更改不在索引列表中的 NumPy 数组的值

Posted 2023-03-11

【中文标题】更改不在索引列表中的 NumPy 数组的值

【英文标题】：Change the values of a NumPy array that are NOT in a list of indices

【发布时间】：2013-06-01 05:02:52

【问题描述】：

我有一个像这样的 NumPy 数组：

a = np.arange(30)

我知道我可以使用例如花哨的索引替换位于位置 indices=[2,3,4] 的值：

a[indices] = 999

但是如何替换不在indices中的位置的值呢？会像下面这样吗？

a[ not in indices ] = 888

【参考方案1】：

显然，集合没有通用的not 运算符。您的选择是：

从一组通用索引中减去您的 indices 集（取决于 a 的形状），但这会有点难以实现和阅读。 某种迭代（for-loop 可能是您最好的选择，因为您肯定希望使用索引已排序这一事实）。

创建一个填充新值的新数组，并选择性地从旧数组复制索引。

b = np.repeat(888, a.shape)
b[indices] = a[indices]

【参考方案2】：

我不知道有一种干净的方式来做这样的事情：

mask = np.ones(a.shape,dtype=bool) #np.ones_like(a,dtype=bool)
mask[indices] = False
a[~mask] = 999
a[mask] = 888

当然，如果您更喜欢使用 numpy 数据类型，您可以使用dtype=np.bool_ -- 输出不会有任何差异。这只是一个偏好问题。

【讨论】：

为什么不使用np.ones_like

在旁注中，您可以将最后几行替换为对numpy.where 的一次调用（这是它真正有用的主要情况）。例如。 a = np.where(mask, 888, 999).

@JoeKington -- 是的，这对这种情况会更好。 （但它确实分配了一个新数组）——我只是想证明可以使用 ~ 运算符来否定掩码变量。

@mgilson - 好点！这是很多人不知道的事情，你的例子很好地说明了这一点。

@JoeKington -- 我想a[...] = np.where(mask,888,999) 可能会在适当的位置覆盖a，这展示了很少人知道的省略号运算符:)

【参考方案3】：

仅适用于一维数组：

a = np.arange(30)
indices = [2, 3, 4]

ia = np.indices(a.shape)

not_indices = np.setxor1d(ia, indices)
a[not_indices] = 888

【参考方案4】：

刚刚克服了类似的情况，这样解决了：

a = np.arange(30)
indices=[2,3,4]

a[indices] = 999

not_in_indices = [x for x in range(len(a)) if x not in indices]

a[not_in_indices] = 888

【讨论】：

这是低效的（这对于有几十万条目的数据集很重要）。