修改/覆盖 NumPy 数组

Question

我有一系列二进制 NumPy 数组（在给定时间代表多云 (1s) 和晴朗 (0s) 的天空像素）并将它们加在一起以找到每个像素中存在云的观测总数。

我现在想找出云的百分比（云的数量（1s）/总观察值*100），但由于我想修改原始变量，因此无法使用 NumPy 数组在 Python 中使用它。

到目前为止，我的（简化的）代码是：

import numpy as np

arr1 = np.array([1,0,1])
arr2 = np.array([0,0,1])

total1 = np.add(arr1, arr2)
>>> [1 0 2]

total2 = total1                  #Purely to make multiple to elaborate my issue

variables = [total1, total2]

for x in variables:
     x = x + 100

total1
>>> [1 0 2]

基本上可以看到total1这个变量没有更新。它适用于以下情况：

for x in variables:
    x += 100

total1
>>> [201, 200, 202]

但是我不想将值增加 100，我想计算百分比，例如：

for x in variables:
    x = x / 1 * 100             #I have simplified the maths for ease of  reading

#This is my desired output - note how total1 is updated, not created
total1
>>> [100, 0, 200]

但这不起作用。我以这种方式访问​​变量，因为我有超过 2 个变量，并且正在尝试自动化我的代码以运行 n 个变量（变量名称来自 total1 > totaln）。

Answer 1

以下代码将创建数组，将它们相加，然后将每个元素除以 100。对于百分比，您需要知道条目数。您可以使用 3-D 数组并使用 numpy 的求和/平均等函数。

import numpy as np
a = np.array([1,0,1])
b = np.array([0,0,1])
c = (a+b)/100

如果您可以将输入设置为 3d 堆栈图像（只是一个疯狂的猜测），您可以执行以下操作：

import numpy as np

a = np.array([[1,0,1],[0,0,0],[0,0,1]])
b = np.array([[0,0,0,],[0,1,0],[1,1,1]])
c = np.empty((2,3,3))
c[0]=a
c[1]=b

d = (c.sum(axis=0)/c.shape[0])*100

这当然可以根据输入变得更简单。我只是把它放在这里，以显示每个步骤。

Answer 2

如果您只想添加就地工作：

for i in range(len(variables)):
  variables[i]+=100

应该可以解决问题。请注意，这样做是非常低效的。