用列表替换numpy数组中的项目答案

【问题标题】：Substitute item in numpy array with list用列表替换numpy数组中的项目
【发布时间】：2018-01-15 15:03:02
【问题描述】：

我想替换一个由 0 和 1 组成的 numpy 数组中的一个项目。我想用列表 [0,1] 替换 1，用列表 [1,0] 替换 0。

我找到了函数numpy.where()，但它不适用于列表。是否有功能或类似的东西可以为numpy.where(vector==1,[0,1], [1,0]) 做等效的事情？

【问题讨论】：

我感觉您正在尝试创建一个单热张量。这是目的吗？

【解决方案1】：

简单的索引应该可以完成这项工作：

In [156]: x = np.array([0,1,0,0,1,1,0])
In [157]: y = np.array([[1,0],[0,1]])
In [158]: y[x]
Out[158]: 
array([[1, 0],
       [0, 1],
       [1, 0],
       [1, 0],
       [0, 1],
       [0, 1],
       [1, 0]])

为了确保这是一个通用的解决方案，而不是一些“布尔”侥幸

In [162]: x = np.array([0,1,0,0,1,2,2])
In [163]: y = np.array([[1,0],[0,1],[1,1]])
In [164]: y[x]
Out[164]: 
array([[1, 0],
       [0, 1],
       [1, 0],
       [1, 0],
       [0, 1],
       [1, 1],
       [1, 1]])

【讨论】：

这是 OP 正在寻找的答案，而不是他/她接受的答案。总之，很整洁！

【解决方案2】：

如果您愿意，您实际上可以使用 where：

>>> import numpy as np
>>> vector = np.random.randint(0, 2, (8, 8))
>>> vector
array([[1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
       [1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1],
       [1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]])
>>> np.where(vector[..., None] == 1, [0,1], [1,0])
# btw. if vector has only 0 and 1 entries you can leave out the " == 1 "
array([[[0, 1],
        [1, 0],
        [1, 0],
        [1, 0],
        [1, 0],
        [1, 0],
        [0, 1],
        [0, 1]],

       [[0, 1],
        [0, 1],
        [1, 0],
        [0, 1],
        [1, 0],
        [1, 0],
        [1, 0],

        etc.

【讨论】：

【解决方案3】：

看起来你想制作one-hot vector encoding：

a = np.array([1, 0, 1, 1, 0])  # initial array
b = np.zeros((len(a), 2))  # where 2 is number of classes
b[np.arange(len(a)), a] = 1
print(b)

结果：

array([[ 0.,  1.],
       [ 1.,  0.],
       [ 0.,  1.],
       [ 0.,  1.],
       [ 1.,  0.]])

【讨论】：

巧合。我的数组中有很多元素。有没有办法让它不那么“昂贵”？
无论如何，您都需要创建辅助数组来存储结果，因为 numpy 不允许动态更改特定项目的尺寸。所以我的解决方案必须适用于您的问题（如果是 1-rank 输入数组）

【解决方案4】：

由于不可能在 NumPy 中动态增长数组，因此您必须将数组转换为列表，根据需要进行替换，然后将结果转换回 NumPy 数组，例如：

In [21]: vector = np.array([0, 0, 1, 0, 1])

In [22]: vlist = vector.tolist()

In [23]: vlist
Out[23]: [0, 0, 1, 0, 1]

In [24]: new_list = [[1, 0] if el == 0 else [0, 1] for idx, el in enumerate(vlist)]

In [25]: result = np.array(new_list)

In [26]: result
Out[26]: 
array([[1, 0],
       [1, 0],
       [0, 1],
       [1, 0],
       [0, 1]])

如果您的一维数组不够大，那么列表推导式方法并不是那么糟糕。

【讨论】：

【解决方案5】：

hpaulj 的回答将是这样做的理想方式。另一种方法是重塑您的原始 numpy 数组，并应用您的标准 np.where() 操作。

import numpy as np

x = np.array([0,1,0,0,1,1,0])
x = np.reshape(x,(len(x),1))
# Equivalently, if you want to be explicit:
# x = np.array([[e] for e in x])
print np.where(x==1,[1,0],[0,1])
# Result:
array([[0, 1],
       [1, 0],
       [0, 1],
       [0, 1],
       [1, 0],
       [1, 0],
       [0, 1]])

【讨论】：