我有一个带 float 的数组 (2000 * 2000),我想对数字进行分类。 因此,10 到 20 之间的所有数字都应替换为 15,20 到 60 之间的所有数字都应替换为 40,依此类推。
我用几个 if 语句写了一些循环遍历所有行和列的东西……但它需要永远运行大型数组。有人知道如何加快速度吗?
for a in range(grid.shape[0]): #grid is an array
for b in range(grid.shape[1]):
for c in range(len(z)):
if z[c][0] <= grid[a][b] < z[c][1]: # z is a list containing [lower,upper,replace_value]
grid[a][b]=z[c][2]
最佳答案
这样的事情对你有用吗?
>>> import numpy as np
>>> grid = np.random.random((5,5)) * 100
>>> z = np.array([0, 10, 20, 60, 100.])
>>> replace_value = np.array([np.nan, 5., 15., 40., 80.])
>>> grid = replace_value[z.searchsorted(grid)]
>>> print grid
[[ 15. 40. 80. 80. 15.]
[ 80. 40. 15. 80. 80.]
[ 15. 80. 5. 15. 40.]
[ 40. 80. 5. 5. 80.]
[ 40. 5. 80. 5. 40.]]
关于python - 用大数组中的值 c 替换从值 a 到 b 的 float ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/11367191/