2d 数组与 1d 数组比较返回 2d 数组答案

【问题标题】：2d array compare to 1d array returns 2d array2d 数组与 1d 数组比较返回 2d 数组
【发布时间】：2018-08-06 11:24:06
【问题描述】：

我正在尝试将 1D 数组元素与 2D 数组进行比较，并在不使用 for 循环的情况下以 2D 数组形式返回满足条件的 2D 数组元素。最好使用 numpy 或更快的方法。

a = range(1,10)
Tna = np.random.choice(a, size=[250,10,1000], replace=True)
sum_Ta = np.sum(Tna, axis = 1)
percent = np.percentile(sum_Ta, 5, axis =0)

现在我想得到一个包含 sum_Ta 元素的二维数组，如果元素小于百分比。这样 sum_Ta 的 250 个元素与 percent 的 1 个元素比较 1000 次。最初我可以做到，ES = sum_Ta[sum_Ta < percent[:,None]]，但它只给了我一个一维数组，而不是一个二维数组。

【问题讨论】：

range(1, 0) 返回一个空集，range(0,1) 将始终返回 0；你的意思是range(0, 2)？另外，您是否正在寻找作为二维数组掩码的结果？还是匹配元素的列表？

标签： python arrays numpy machine-learning elementwise-operations

【解决方案1】：

假设您的意思是对于每一行，如果该行的元素小于与其列关联的百分比，您希望包含该行的元素。

尝试以下方法：

mask = sum_Ta < (percent * np.ones((250,1)))
ES = np.zeros((250, 1000))
ES[mask] = sum_Ta[mask]

【讨论】：

对不起，我弄错了。应该是 a = range(0,10)。掩码返回，“操作数不能与形状 (1000,) (250,10) 一起广播”？
第一行有错字，应该是np.ones((250, 1))。看看这是否给你你正在寻找的行为。
percent * np.ones((250, 1)) 行基本上将一维数组拉伸成列，以便可以将其与二维数组逐元素进行比较