numpy 数组的条件操作答案

【问题标题】：Conditional operations on numpy arraysnumpy 数组的条件操作
【发布时间】：2017-07-21 06:45:50
【问题描述】：

我是 NumPy 的新手，在 numpy 数组上运行一些条件语句时遇到了问题。假设我有 3 个如下所示的 numpy 数组：

一个：

[[0, 4, 4, 2],
 [1, 3, 0, 2],
 [3, 2, 4, 4]]

[[6, 9, 8, 6],
 [7, 7, 9, 6],
 [8, 6, 5, 7]]

和，c：

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

我有一个a和b的条件语句，我想用b的值（如果a和b的条件都满足的话）来计算c的值：

c[(a > 3) & (b > 8)]+=b*2

我收到一条错误消息：

Traceback (most recent call last):
  File "<interactive input>", line 1, in <module>
ValueError: non-broadcastable output operand with shape (1,) doesn't match the broadcast shape (3,4)

知道我该如何做到这一点吗？

我希望 c 的输出如下所示：

[[0, 18, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0]]

【问题讨论】：

谢谢！为每个人点赞，因为他们都在工作。我接受了@Psidom 对 np.where 的回答，因为它对我来说最有意义并且运行时间最快（我的实际脚本将运行这些条件数百万次）

标签： python arrays numpy conditional

【解决方案1】：

问题在于您屏蔽了接收部分，但没有不屏蔽发送者部分。结果：

c[(a > 3) & (b > 8)]+=b*2
# ^ 1x1 matrix        ^3x4 matrix

尺寸不一样。鉴于您想要执行逐元素添加（基于您的示例），您也可以简单地将切片添加到正确的部分：

c[(a &gt; 3) &amp; (b &gt; 8)]+=b<b>[(a &gt; 3) &amp; (b &gt; 8)]</b>*2

或者让它更有效率：

mask = (a > 3) & (b > 8)
c[mask] += b[mask]*2

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用numpy.where:

np.where((a > 3) & (b > 8), c + b*2, c)
#array([[ 0, 18,  0,  0],
#       [ 0,  0,  0,  0],
#       [ 0,  0,  0,  0]])

或算术：

c + b*2 * ((a > 3) & (b > 8))
#array([[ 0, 18,  0,  0],
#       [ 0,  0,  0,  0],
#       [ 0,  0,  0,  0]])

【讨论】：

【解决方案3】：

对 numpy 表达式稍作改动就会得到想要的结果：

c += ((a > 3) & (b > 8)) * b*2

首先，我从((a > 3) & (b > 8)) 创建一个带有布尔值的掩码矩阵，然后将该矩阵与b*2 相乘，从而生成一个3x4 矩阵，该矩阵可以轻松添加到c

【讨论】：