我有一个零数组 (17520,5)，我想用两个值填充它:0 和 0.05。我有两个条件，我正在使用函数 np.where，但是，我只需要在数组的特定索引处应用第二个条件。我使用的代码如下:
independent = np.zeros([17520,5])
w1 = np.where(independent == 0)
independent[w1] = np.random.choice([0.0, 0.05], size=len(w1[0]))
这部分代码工作正常，并用所需值填充零数组(独立):0 和 0.05 具有相同的比例 (50/50)。另一方面，第二个条件只需要在特定索引处实现，如下所示:
for n in range(0, 365):
start = 24 + n*48
end = 46 + n*48
w2 = np.where(independent == 0.05)
independent[w2][start:end,0:5]=np.random.choice([0.0, 0.05], (22,5),size=len(w2[0]))
其中 [start:end,0:5] 表示我要实现条件 w2 的索引。
非常感谢您的帮助，指出使用带索引的函数 np.where 的正确方法，因为目前我遇到以下错误
SyntaxError: invalid syntax
最佳答案
请注意 np.where也可以采用两个array_like 参数，根据条件 从中进行选择。以下是在您的案例中如何使用 np.where:
for n in range(0, 365):
start = 24 + n*48
end = 46 + n*48
independent[start:end,0:5] = (np.where(independent== 0.05,
np.random.choice([0.0, 0.05],
size=independent.shape),
independent)[start:end,0:5])
这有点棘手，但上面的内容可以矢量化。关键是获取我们希望 independent 更新的范围列表。为此，我们可以使用 n_ranges来自链接的答案，可用于从相应的 start 和 end 获取具有所有范围的平面数组:
start = 24 + np.arange(0, 365)*48
end = 46 + np.arange(0, 365)*48
ranges = n_ranges(start, end)
independent[ranges,0:5] = (np.where(independent== 0.05,
np.random.choice([0.0, 0.05],
size=independent.shape),
independent)[ranges,0:5])
检查计时，我们可以看到使用第二种方法我们获得了 260x 加速!
def vect_approach(a):
start = 24 + np.arange(0, 365)*48
end = 46 + np.arange(0, 365)*48
ranges = n_ranges(start, end)
a[ranges,0:5] = (np.where(a== 0.05,
np.random.choice([0.0, 0.05], size=a.shape ),
a)[ranges,0:5])
def loopy_approach(x):
for n in range(0, 365):
start = 24 + n*48
end = 46 + n*48
independent[start:end,0:5] = (np.where(independent== 0.05,
np.random.choice([0.0, 0.05],
size=independent.shape),
independent)[start:end,0:5])
independent = np.zeros([17520,5])
%timeit loopy_approach(independent)
# 475 ms ± 19.3 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
%timeit vect_approach(independent)
# 1.87 ms ± 95.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
关于python - 将 np.where 与索引一起使用，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56183569/