我有一些要优化的 Python 代码。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)。第一个数组充满了任意 bool 值,第二个数组充满了 0 到 1 之间的半随机数。
我想做的是根据修饰符数组中的值更改二进制值。这是一个工作正常的代码片段,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:是否有更好(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 bool 逻辑让我认为这可能是最好的方法。
最佳答案
binaries &= ~(modifier > 0.2)
modifiler > 0.2
创建一个二进制数组,~
运算符不做 bool 运算,&=
做 bool 运算 and
.
注意 ~
&=
是按位运算符,但您可以将它们用作 bool 运算符。
关于python - 使用 Python 优化数组之间的 bool 比较,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15444291/