Numpy 用另一个数组的特定行和列替换一个数组的特定行和列

Question

我正在尝试替换 Numpy 数组的特定行和列，如下所示。

数组a和b的初始值如下：

a = [[1 1 1 1]
     [1 1 1 1]
     [1 1 1 1]]

b = [[2 3 4 5]
     [6 7 8 9]
     [0 2 3 4]]

现在，基于一定的概率，我需要将a 的值替换为b 的值（例如，在生成随机数r 后，每个元素的值介于0 和1 之间，我如果 r > 0.8)，将用 b 的元素替换 a 的元素。

如何使用 numpy/scipy 在 Python 中实现高性能？

Answer 1

带有屏蔽。我们首先生成一个具有相同维度的随机数矩阵，并检查它们是否大于0.8：

mask = np.random.random(a.shape) > 0.8

现在我们可以将b 的值（其中mask 是True）分配给a 的相应索引：

a[mask] = b[mask]

例如：

>>> a
array([[1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.]])
>>> b
array([[2, 3, 4, 5],
       [6, 7, 8, 9],
       [0, 2, 3, 4]])
>>> mask = np.random.random(a.shape) > 0.8
>>> mask
array([[ True, False, False, False],
       [ True, False, False, False],
       [False, False, False, False]])
>>> a[mask] = b[mask]
>>> a
array([[2., 1., 1., 1.],
       [6., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.]])

所以这里mask 是True（由于0.8 相当高，我们预计平均有2.4 个这样的值），我们分配b 的对应值。