使所有元素为零，除了 numpy 二维数组中每行中的最大 n 个元素

Question

假设我有一个二维 numpy 数组，例如：

[[1, 8, 3, 4, 5],
 [10,13,13,12,15]]

我想将所有元素转换为零，除了每行中的最大或最大 2 个元素。我想要得到的输出是：

[[0, 8, 0,0, 5],
 [0,13,13,0,15]]

我该怎么做？

Answer 1

为了解决这个问题，我们需要对您的数据进行排序。如果 x 是您的 numpy 数组数据，首先我们对其进行排序。

import numpy as np
x = np.array([[1,8,3,4,5],[10,13,13,12,15]])
x.sort()

排序后，每行的最后两个元素显示最大值。因此，我们为另一个元素设置了零值，我们将 x 保存在 f.

中

for i in range(0,len(x)):
    x[i][0:-2]=0
f = x

那么，f就是：

array([[ 0,  0,  0,  5,  8],
       [ 0,  0,  0, 13, 15]])

现在我们需要初始 x 和 f:

x = np.array([[1,8,3,4,5],[10,13,13,12,15]])

x 是：

array([[ 0,  8,  0,  0,  5],
       [ 0, 13, 13,  0, 15]])

最后，我们比较 x 和 f 是否达到我们的目标：

for i in range(0,len(f)):
    for j in range(0,len(f[i])):
        if x[i][j] not in f[i]:
            x[i][j]=0

RESULT 对于 x 将是这样的：

array([[ 0,  8,  0,  0,  5],
       [ 0, 13, 13,  0, 15]])

Answer 2

def func(x):
    x[np.argwhere(x != x.max())] = 0
    return x

arr = np.array([[1, 8, 3, 4, 5],
               [10,13,13,12,15]])

new_arr = np.apply_along_axis(func,  1, arr)

您可以修改函数 "func" 以获得最大的 2 个数字。上面的代码片段将所有元素替换为 0，除了每行中最大的一个。

更新：要使用最大的 n 个元素进行更新，您可以在应用中使用以下函数，

n = 2
def func(x):
    global n
    idx = (-x).argsort()[n:]
    x[idx] = 0
    return x

arr = np.array([[1, 8, 3, 4, 5],
               [10,13,13,12,15]])

new_arr = np.apply_along_axis(func,  1, arr)

Answer 3

此代码仅用于识别行中的最大值并将所有其他值替换为零。如果你想包含前 2 个最高值，我认为你需要编写 for 循环。

   import numpy as np
   import copy

   a = np.array([[1, 8, 3, 4, 5],
     [10,13,13,12,15]])

   b = copy.deepcopy(a)

a == np.max(a) 将来会引发错误，所以这里有一个经过调整的版本，可以继续正确广播。

# get max by row and convert from (n, ) -> (n, 1) which will broadcast
row_maxes = a.max(axis=1).reshape(-1, 1)

如果更新需要到位，可以做

a[:] = np.where(a == row_maxes, row_maxes, 0)

>> a
 array([[ 0,  8,  0,  0,  0],
           [ 0,  0,  0,  0, 15]])

您可以从每行中最多识别出 2 个并应用循环以获得所需的结果。

b = np.sort(b)
max_two = np.array(list(map(lambda row : row[-2:], b)))

for i, row in enumerate(a):
   for j, elm in enumerate(row):
      if elm not in max_two:
         a[i][j] = 0

>> a
array([[ 0,  8,  0,  0,  5],
       [ 0,  13,  13,  0, 15]])

Answer 4

只有一行代码，没有循环:

a = np.asarray([[1, 8, 3, 4, 5],
                [10,13,13,12,15]])
n_max = 2 # second max element

a * (a >= np.sort(a, axis=1)[:,[-n_max]]).astype(int)

输出：

array([[ 0,  8,  0,  0,  5],
       [ 0, 13, 13,  0, 15]])

对列执行相同操作...

a = np.asarray([[1, 8, 3, 4, 5],
                [10,13,13,12,15],
                [6, 9, 12,7, 7],
                [3, 8, 5 ,22, 2]])
n_max = 2 # second max element

a * (a >= np.sort(a, axis=0)[[-n_max],:]).astype(int)

输出：

array([[ 0,  0,  0,  0,  0],
       [10, 13, 13, 12, 15],
       [ 6,  9, 12,  0,  7],
       [ 0,  0,  0, 22,  0]])

使所有元素为零，除了 numpy 二维数组中每行中的最大 n 个元素

Make all the elemant zero except max n element in each row in numpy 2d-array

python

numpy

numpy-ndarray