我有 2 个 numpy 数组:
aa = np.random.rand(5,5)
bb = np.random.rand(5,5)
当 aa 和 bb 都超过 0.5 时,如何创建一个值为 1 的新数组?
最佳答案
关注性能并使用两种方法可以添加一些方法。一种方法是获取有效值的 bool 数组并使用 .astype() method
转换为 int
数据类型。 .另一种方法可能涉及使用 np.where
这让我们可以根据相同的 bool 数组在 0
和 1
之间进行选择。因此,基本上我们会有两种方法,一种利用有效的数据类型转换,另一种使用选择标准。现在,可以通过两种方式获得 bool 数组——一种使用简单比较,另一种使用 np.logical_and
。 .因此,通过两种获取 bool 数组的方法和两种将 bool 数组转换为 int
数组的方法,我们最终将得到如下所列的四种实现 -
out1 = ((aa>0.5) & (bb>0.5)).astype(int)
out2 = np.logical_and(aa>0.5, bb>0.5).astype(int)
out3 = np.where((aa>0.5) & (bb>0.5),1,0)
out4 = np.where(np.logical_and(aa>0.5, bb>0.5), 1, 0)
您可以使用数据类型来使用精度较低的类型,这应该不会有什么坏处,因为我们将值设置为 0
和 1
无论如何。好处应该是明显的加速,因为它利用了内存效率。我们可以使用 int8
, uint8
, np.int8
, np.uint8
types .因此,前面列出的使用新的 int
数据类型的方法的变体将是 -
out5 = ((aa>0.5) & (bb>0.5)).astype('int8')
out6 = np.logical_and(aa>0.5, bb>0.5).astype('int8')
out7 = ((aa>0.5) & (bb>0.5)).astype('uint8')
out8 = np.logical_and(aa>0.5, bb>0.5).astype('uint8')
out9 = ((aa>0.5) & (bb>0.5)).astype(np.int8)
out10 = np.logical_and(aa>0.5, bb>0.5).astype(np.int8)
out11 = ((aa>0.5) & (bb>0.5)).astype(np.uint8)
out12 = np.logical_and(aa>0.5, bb>0.5).astype(np.uint8)
运行时测试(因为我们在这篇文章中关注的是性能)-
In [17]: # Input arrays
...: aa = np.random.rand(1000,1000)
...: bb = np.random.rand(1000,1000)
...:
In [18]: %timeit ((aa>0.5) & (bb>0.5)).astype(int)
...: %timeit np.logical_and(aa>0.5, bb>0.5).astype(int)
...: %timeit np.where((aa>0.5) & (bb>0.5),1,0)
...: %timeit np.where(np.logical_and(aa>0.5, bb>0.5), 1, 0)
...:
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100 loops, best of 3: 9.16 ms per loop
100 loops, best of 3: 10.4 ms per loop
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In [19]: %timeit ((aa>0.5) & (bb>0.5)).astype('int8')
...: %timeit np.logical_and(aa>0.5, bb>0.5).astype('int8')
...: %timeit ((aa>0.5) & (bb>0.5)).astype('uint8')
...: %timeit np.logical_and(aa>0.5, bb>0.5).astype('uint8')
...:
...: %timeit ((aa>0.5) & (bb>0.5)).astype(np.int8)
...: %timeit np.logical_and(aa>0.5, bb>0.5).astype(np.int8)
...: %timeit ((aa>0.5) & (bb>0.5)).astype(np.uint8)
...: %timeit np.logical_and(aa>0.5, bb>0.5).astype(np.uint8)
...:
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100 loops, best of 3: 5.62 ms per loop
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100 loops, best of 3: 5.61 ms per loop
In [20]: %timeit 1 * ((aa > 0.5) & (bb > 0.5)) #@BPL's vectorized soln
100 loops, best of 3: 10.2 ms per loop
关于python - 根据条件创建新的 numpy 数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38943403/