使用 Python 优化数组之间的布尔比较

Question

我有一些 Python 代码正在尝试优化。它处理两个相同大小的二维数组（它们的大小可以是任意的）。第一个数组包含任意布尔值，第二个数组包含 0 到 1 之间的半随机数。

我要做的是根据修饰符数组中的值更改二进制值。这是一个运行良好的代码 sn-p，它封装了我在两个 for 循环中尝试做的事情：

import numpy as np
xdim = 3
ydim = 4
binaries = np.greater(np.random.rand(xdim,ydim), 0.5)
modifier = np.random.rand(xdim,ydim)

for i in range(binaries.shape[0]):
    for j in range(binaries.shape[1]):
        if np.greater(modifier[i,j], 0.2):
            binaries[i,j] = False

我的问题：有没有更好（或更合适）的方法来做到这一点？我宁愿使用切片之类的东西而不是嵌套的 for 循环，但是比较和布尔逻辑让我认为这可能是最好的方法。

Answer 1

binaries &= ~(modifier > 0.2)

modifiler > 0.2 创建一个二进制数组，~ 运算符不做布尔运算，&= 做布尔运算 and。

注意 ~ &= 是位运算符，但您可以将它们用作布尔运算符。