python numpy：在不使用循环的情况下迭代不同的条件答案

【问题标题】：python numpy: iterate for different conditions without using a looppython numpy：在不使用循环的情况下迭代不同的条件
【发布时间】：2017-12-09 23:35:18
【问题描述】：

我正在尝试遍历 numpy 数组并生成一个输出，其条件类似于以下描述：

min1 = 3
max1 = 1
a1 = np.array([1, 2, 5, 3, 4])
a2 = np.array([5, 2, 6, 2, 1])
output = np.zeros(5)
for i in range(0, 5):
  if((a1[i] - a2[i]) > min1):
    output[i] = 3 * (a1[i] - a2[i])

  if((a1[i] - a2[i]) < max1):
    output = 5 * (a1[i] - a2[i])

我需要优化上面的代码，以便最好地利用numpy 功能并避免使用循环。我该怎么做？

【问题讨论】：

你为什么在这里循环？？
不知道为什么@Sanober 的完美功能编辑被拒绝了。我只是手动重做了他的工作。

标签： python arrays numpy optimization

【解决方案1】：

欢迎来到 SO！首先，问题提示：

即使您当前的循环代码也不起作用，因为您将值分配给 output 而不是 output[i]。尝试确保如果您要求进行代码重构，您的原始代码可以正常工作（除了numpy 标签之外，要求对 SO 进行代码重构通常会让您被否决）。

你会想要这样一个嵌套的np.where 语句

output = np.where((a1 - a2) > min1, 3 * (a1 - a2), (np.where((a1 - a2) < max1, 5 * (a1 - a2), 0)))

这样你就不需要初始化output，也没有更多的循环代码。

如果条件很多，也可以使用np.select

d = a1 - a2
condlist = [d > min1, d < max1]
choicelist = [3 * d, 5 * d]
output = np.select(condlist, choicelist)

【讨论】：

这也有效！谢谢！我会记住这些提示！

【解决方案2】：

你的问题有点含糊。这是一个可能的解决方案，具体取决于您的实际需求。

此解决方案将返回 2 个数组，其中包含属于您指定的最小值和最大值的值。它的作用是它对你的两个数组执行- 操作，而不是执行 if，numpy 有一个名为 where 的函数，它会为你执行此操作，而无需遍历整个数组。

import numpy as np
min1=3
max1=1
a1=np.array([1,2,5,3,4])
a2=np.array([5,2,6,2,1])
array_op = a1-a2
min_output = 3*(array_op[np.where((array_op)>min1)])
max_output = 5*(array_op[np.where((array_op)<max1)])

【讨论】：

【解决方案3】：

a1[i]-a2[i] 运算在一次迭代中完成 4 次将其保存为变量以节省 3*5 = 15 次计算

【讨论】：

如果您没有完整的答案，请发表评论。一旦获得足够的声望，您就可以发表评论了。

【解决方案4】：

虽然像select 和where 这样的函数可以压缩代码，但我认为知道如何使用基本的布尔掩码来做到这一点是个好主意。它适用于许多情况，而且几乎总是一样快。

计算多次使用的差值：

In [432]: diff = a1-a2
In [433]: diff
Out[433]: array([-4,  0, -1,  1,  3])
In [435]: output = np.zeros_like(a1)

找出满足第一个条件的那些情况，设置output的对应元素：

In [436]: mask1 = diff>min1
In [437]: output[mask1] = 3*diff[mask1]

重复第二个条件：

In [438]: mask2 = diff<max1
In [439]: output[mask2] = 5*diff[mask2]

如果有更多条件，再重复一次。

In [440]: output
Out[440]: array([-20,   0,  -5,   0,   0])

在这个例子中，只有 -4 和 -1 满足条件 2，没有条件 1。

【讨论】：

【解决方案5】：

解决办法是

    import numpy as np
    min1=3
    max1=1
    a1=np.array([1,2,5,3,4])
    a2=np.array([5,2,6,2,1])

    output=np.zeros(5)
    diff = a1-a2

    output[np.where(diff < max1)] = diff[np.where(diff < max1)]*5
    output[np.where(diff > min1)] = diff[np.where(diff > min1)]*3

【讨论】：