python - Numpy:在数组上施加行依赖最大值

Question

假设我有以下数组:

a = [[1, 4, 2, 3]
     [3, 1, 5, 4]
     [4, 3, 1, 2]]

我想做的是对数组施加一个最大值，但该最大值因行而异。例如，如果我想将第 1 行和第 3 行的最大值限制为 3，将第 2 行的值限制为 4，我可以创建如下内容:

[[1, 3, 2, 3]
 [3, 1, 4, 4]
 [3, 3, 1, 2]

有没有比单独遍历每一行并将其设置为“非零”更好的方法？

Answer 1

与 numpy.clip (这里使用方法版本):

a.clip(max=np.array([3, 4, 3])[:, None]) # np.clip(a, ...)
# array([[1, 3, 2, 3],
#        [3, 1, 4, 4],
#        [3, 3, 1, 2]])

广义的:

def clip_2d_rows(a, maxs):
    maxs = np.asanyarray(maxs)
    if maxs.ndim == 1:
        maxs = maxs[:, np.newaxis]
    return np.clip(a, a_min=None, a_max=maxs)

使用模块级函数 (np.clip) 可能比类方法 (np.ndarray.clip) 更安全。前者使用 a_max 作为参数，而后者使用内置的 max 作为参数，这绝不是一个好主意。