使用数字列表索引 numpy 数组

Question

我想根据特定数字索引一个 numpy 数组，例如，我有以下 np 数组，

b = np.array([[1, 2, 3, 2, 1, 3],[2, 1, 3, 5, 4, 1]])

我想将不同于 1 和 2 的值更改为零。我试过了，

b[b not in [1, 2]] = 0

但确实奏效了。关于如何做的任何想法？非常感谢

Answer 1

您可以使用 numpy.isin():

import numpy as np
b = np.array([[1, 2, 3, 2, 1, 3],[2, 1, 3, 5, 4, 1]])
v = np.array([1,2])
m = np.isin(b, v)
b[~m] = 0
print(b)

输出：

[[1 2 0 2 1 0]
 [2 1 0 0 0 1]]

Answer 2

In [266]: b = np.array([[1, 2, 3, 2, 1, 3],[2, 1, 3, 5, 4, 1]])

由于您要更改的所有值都大于 2：

In [267]: b>2
Out[267]: 
array([[False, False,  True, False, False,  True],
       [False, False,  True,  True,  True, False]])
In [268]: np.where(b>2,0,b)
Out[268]: 
array([[1, 2, 0, 2, 1, 0],
       [2, 1, 0, 0, 0, 1]])

或配对两个测试：

In [271]: (b==1)|(b==2)
Out[271]: 
array([[ True,  True, False,  True,  True, False],
       [ True,  True, False, False, False,  True]])
In [272]: np.where((b==1)|(b==2),b,0)
Out[272]: 
array([[1, 2, 0, 2, 1, 0],
       [2, 1, 0, 0, 0, 1]])

我们可以就地改变b，但我选择了where，这样我就可以在不改变b的情况下测试各种想法。

如果一组明显小于另一组，

isin 使用类似的想法，在这种情况下是正确的。

使用数字列表索引 numpy 数组

Index numpy arrays with a list of numbers

python

arrays

numpy

indexing