我有一个数组:
a = array([[1,2,3,1], [2,5,3,1], [0,0,0,0], [5,3,2,5]])
我想根据每行中的最后一项(0 或 1)遍历数组。如果每行中的最后一项为 0,我想将该行中的其他 3 项(仅)更改为 np.nan。
例如:
a = array([[1,2,3,1], [2,5,3,1], [nan, nan, nan, 0], [5,3,2,5]])
我可以使用 for 循环来做到这一点。即:
for frames in range(len(a)):
if a[frames][3] == 0:
a[frames][0:2] = np.nan
有没有更有效的方法使用列表理解来做到这一点?到目前为止,这就是我想出的全部,但我觉得它可以更有效率:
a = np.array([[np.nan, np.nan, np.nan] if frames[3] == 0 else frames[0:3] for frames in a])
因为这将创建一个数组数组,以及裁剪最后一列
提前致谢!
最佳答案
IIUC,您不需要列表理解。使用 indexing
>>> a = np.array([[1,2,3,1], [2,5,3,1], [0,0,0,0], [5,3,2,5]], dtype=float)
>>> a[a[:,-1] == 0, 0:3] = np.nan
array([[ 1., 2., 3., 1.],
[ 2., 5., 3., 1.],
[ nan, nan, nan, 0.],
[ 5., 3., 2., 5.]])
如果你有这些数组的字典,只需索引它们中的每一个
for a in data.values():
a[a[:,-1] == 0, 0:3] = np.nan
关于python - 使用列表理解替换 m x n 数组中的元素,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51885861/