pythonic将numpy数组中的值转换为0或1的方法答案

【问题标题】：pythonic way to convert values in a numpy array to either 0 or 1pythonic将numpy数组中的值转换为0或1的方法
【发布时间】：2021-03-17 18:47:17
【问题描述】：

我有一个 numpy 数组 (10,1)。我想将此数组中的值替换为具有最高值的单元格的 1 或所有其他项目的 0。请问最简单的pythonic方法是什么

test_array= [[0.24330683]
 [0.40597628]
 [0.33086422]
 [0.19425666]
 [0.32084166]
 [0.30551688]
 [0.14800594]
 [0.18241316]
 [0.14760117]
 [0.31546239]]

【问题讨论】：

您可以在这里找到问题的答案：stackoverflow.com/questions/45648668/…
谢谢汤姆。我确实看过那篇文章，但这仅限于转换任何满足某个阈值的值，即>0.5.

标签： python numpy

【解决方案1】：

不确定是否大多数pythonic，但你可以这样做：

(test_array == max(test_array)) * 1

【讨论】：

非常pythonic！谢谢

【解决方案2】：

我认为像下面这样的东西会起作用。

test_array_ranking = []
For num in test_array:
    if num == max(test_array):
        test_array_ranking.append(1)
    else:
        test_array_ranking.append(0)
print(test_array_ranking)

我还没有机会测试这个确切的编码，但这是我将采取的路径（很抱歉我的帖子没有明确编码语法）。

【讨论】：

【解决方案3】：

我确定这已经得到了回答，但我偏爱 numpy。

import numpy as np

array = np.random.rand(10, 1)
np.where(array == array.max(), 1, 0)

数组

Out[42]: 
array([[0.01829926],
       [0.83402693],
       [0.13217168],
       [0.94578615],
       [0.42469676],
       [0.19958485],
       [0.90554855],
       [0.77232316],
       [0.97036552],
       [0.07528272]])

阈值后的数组：

Out[47]: 
array([[0],
       [0],
       [0],
       [0],
       [0],
       [0],
       [0],
       [0],
       [1],
       [0]])

【讨论】：

【解决方案4】：

此解决方案使用掩码将最大值设置为 1，将其他所有值设置为 0。

import numpy as np

arr = np.array(
    [
        [0.24330683],
        [0.40597628],
        [0.33086422],
        [0.19425666],
        [0.32084166],
        [0.30551688],
        [0.14800594],
        [0.18241316],
        [0.14760117],
        [0.31546239],
    ]
)

max_mask = (arr == arr.max())

arr[max_mask] = 1
arr[~max_mask] = 0

print(arr)

输出

[[0.]
 [1.]
 [0.]
 [0.]
 [0.]
 [0.]
 [0.]
 [0.]
 [0.]
 [0.]]

编辑：这可以变得更简单：

arr = (arr == arr.max()).astype(int)

【讨论】：