用于绝对值的 Python numpy bool 掩码

Question

假设你有一个 numpy array(n,n) 即。

    x = np.arange(25).reshape(5,5)

然后用 -5 到 5 之间的随机整数填充 x。有没有一种方法可以使用 bool 掩码，以便我的所有 0 值都变为 1，并且所有非零数字都变为 0？(即，如果[index]>0 或 [index]<0，[index]=0，如果 [index]=0 则 [index]=1)

我知道您可以使用迭代来更改每个元素，但我的目标是速度，因此我希望从最终脚本中消除尽可能多的循环。

编辑:当然，只要牢记速度/效率，也可以接受其他想法

Answer 1

首先，您可以使用 np.random.randint 直接实例化数组:

# Note: the lower limit is inclusive while the upper limit is exclusive
x = np.random.randint(-5, 6, size=(5, 5))

为了真正完成工作，也许可以将类型转换为 bool，再将类型转换回来，然后取反？

res = 1 - x.astype(bool).astype(int)

或者，你可以更明确一点:

x[x != 0] = 1
res = 1 - x

但是第二种方法似乎花费了两倍多的时间:

>>> n = 1000
>>> a = np.random.randint(-5, 6, (n, n))
>>> %timeit a.astype(bool).astype(int)
1000 loops, best of 3: 1.58 ms per loop
>>> %timeit a[a != 0] = 1
100 loops, best of 3: 4.61 ms per loop