如何为 python 中的矩阵或二维数组的每个元素设置特定条件？

Question

我有多个矩阵，我想根据我之前创建的矩阵创建另一个 'g'。我有一个通用公式来生成我的 'g' 矩阵，但是，我想根据我的矩阵 'theta' 更改其中的一些。如果 'theta' 中的元素具有零值，我想获取该元素的位置并在 'g' 中找到具有相同位置的元素以应用第二个公式。

目前，我有下面这段代码。但问题是它运行起来很慢。我必须生成多个与此类似的矩阵，我想知道是否有人知道这样做的更快方法？提前致谢！

import numpy as np
np.seterr(divide='ignore', invalid='ignore')

x = np.linspace(-100.0, 100.0, 401)

y = np.linspace(100.0, -100.0, 401)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)

xxx = xx / 10
yyy = yy / 10

r = np.sqrt((xxx ** 2.0) + (yyy ** 2.0))

theta = np.degrees(np.arctan(xxx / yyy))

m = 1.5

uv = (xxx * xxx) + ((yyy - (m / 2)) * (yyy + (m / 2)))
umag = np.sqrt((xxx ** 2) + ((yyy - (m / 2)) ** 2))
vmag = np.sqrt((xxx ** 2) + ((yyy + (m / 2)) ** 2))

theta2 = np.arccos(uv / (umag * vmag))
g = np.absolute(theta2 * 1000 / (m * xxx))

l = len(g)

for a in range(l):
    for b in range(len(g[a])):
         if (theta[a][b] == 0):
             g[a][b] = 1 * 1000 / ((r[a][b]**2) - ((m**2) / 4))
             print(g)
         else:
             pass

Answer 1

您可以使用 np.where(theta == 0)。它 returns 元组。

>>> a
array([[1, 2],
       [2, 3],
       [5, 6]])
>>> np.where(a==2)
(array([0, 1]), array([1, 0]))

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Answer 2

好的，效果很好。我将我的 for 循环更改为这个：

 row, col = np.where(theta == 0)

 for elements in g[row,col]:
     g[row,col] = 1 * 1000 / ((r[row,col]**2) - ((m**2) / 4))

由于取消了对所有元素的检查，它运行得更快了。代码现在只检查满足条件的地方。非常感谢！！

如何为 python 中的矩阵或二维数组的每个元素设置特定条件？

How to have specific conditions per element for a matrix or 2d array in python?

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