Filtern Sie ein ND-Numpy-Array und behalten Sie nur bestimmte Elemente bei
Nov 27 2020
Ich habe es mit einem großen ND-Numpy-Array zu tun. Ich möchte nur die Elemente in einem anderen Numpy-Array behalten und die verbleibenden Werte auf 0 setzen.
Zum Beispiel, wenn wir dieses numpy-Array betrachten
array([[[36, 1, 72],
[76, 50, 23],
[28, 68, 17],
[84, 75, 69]],
[[ 5, 15, 93],
[92, 92, 88],
[11, 54, 21],
[87, 76, 81]]])
und ich möchte setzen 0
an allen Orten , außer wo die Werte 50
, 11
,72
Antworten
1 DanielLenz Nov 27 2020 at 09:31
Ich habe eine Maske nach oben durch die Kombination reduce
mit np.logical_or
und iteriert über die Werte , die bleiben sollen:
import functools
import numpy as np
arr = np.array([[[36, 1, 72],
[76, 50, 23],
[28, 68, 17],
[84, 75, 69]],
[[ 5, 15, 93],
[92, 92, 88],
[11, 54, 21],
[87, 76, 81]]])
# Set the values that should not
# be set to zero
vals = [11, 50, 72]
# Create a mask by looping over the above values
mask = functools.reduce(np.logical_or, (arr==val for val in vals))
masked = np.where(mask, arr, 0.)
print(masked)
> array([[[ 0., 0., 72.],
[ 0., 50., 0.],
[ 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0.]],
[[ 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0.],
[11., 0., 0.],
[ 0., 0., 0.]]])
2 swag2198 Nov 27 2020 at 09:33
Wenn Sie nur verwenden möchten numpy
, können Sie dies auch mithilfe der einfachen Verwendung von Broadcasting tun, indem Sie das vals
Array auf einen Rang höher als setzen a
. Dies wird ohne Verwendung von Iterationen oder anderen Funktionen erreicht.
import numpy as np
a = np.array([[[36, 1, 72],
[76, 50, 23],
[28, 68, 17],
[84, 75, 69]],
[[ 5, 15, 93],
[92, 92, 88],
[11, 54, 21],
[87, 76, 81]]])
vals = np.array([50, 11, 72])
inds = a == vals[:, None, None, None]
a[~np.any(inds, axis = 0)] = 0
a
Ausgabe:
array([[[ 0, 0, 72],
[ 0, 50, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0]],
[[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[11, 0, 0],
[ 0, 0, 0]]])