替换不满足给定条件的 NumPy 数组元素
原文:https://www . geesforgeks . org/replace-numpy-array-elements-不满足给定条件/
有时在 Numpy 数组中，我们希望应用某些条件来过滤掉一些值，然后替换或删除它们。条件可以是这样的:如果某些值大于或小于某个特定的常数，则用其他数字替换所有这些值。
为此，我们可以使用“>”、“<”、等关系运算符以及 numpy.where()等其他函数。
方法 1:使用关系运算符
示例 1:在一维 Numpy 阵列中
Python 3
# Importing Numpy module
import numpy as np
# Creating a 1-D Numpy array
n_arr = np.array([75.42436315, 42.48558583, 60.32924763])
print("Given array:")
print(n_arr)
print("\nReplace all elements of array which are greater than 50\. to 15.50")
n_arr[n_arr > 50.] = 15.50
print("New array :\n")
print(n_arr)
输出:
在上面的问题中，我们将一维 Numpy 数组中所有大于 50 的值替换为 15.50。
例 2(A):在二维数值阵列中
Python 3
# Importing Numpy module
import numpy as np
# Creating a 2-D Numpy array
n_arr = np.array([[45.42436315, 52.48558583, 10.32924763],
[5.7439979, 50.58220701, 25.38213418]])
print("Given array:")
print(n_arr)
print("\nReplace all elements of array which are greater than 30\. to 5.25")
n_arr[n_arr > 30.] = 5.25
print("New array :\n")
print(n_arr)
输出:
在上面的问题中，我们将二维 Numpy 数组中所有大于 30 的值替换为 5.25。
示例 3:在三维数字阵列中
Python 3
# Importing Numpy module
import numpy as np
# Creating a 3-D Numpy array
n_arr = np.array([[[11, 25.5, 70.6], [30.9, 45.5, 55.9], [20.7, 45.8, 7.1]],
[[50.1, 65.9, 8.2], [70.4, 85.8, 10.3], [11.3, 22.2, 33.6]],
[[19.9, 69.7, 36.8], [1.2, 5.1, 24.4], [4.9, 20.8, 96.7]]])
print("Given array:")
print(n_arr)
print("\nReplace all elements of array which are less than 10 to Nan")
n_arr[n_arr < 10.] = np.nan
print("New array :\n")
print(n_arr)
输出:
在上面的问题中，我们用 Nan 替换三维 Numpy 数组中所有小于 10 的值。
方法二:使用numpy . where()
返回满足给定条件的输入数组中元素的索引。
例 1:
Python 3
# Importing Numpy module
import numpy as np
# Creating a 2-D Numpy array
n_arr = np.array([[45, 52, 10],
[1, 5, 25]])
print("Given array:")
print(n_arr)
print("\nReplace all elements of array which are \
greater than or equal to 25 to 0")
print("else remains the same ")
print(np.where(n_arr >= 25, 0, n_arr))
输出:
在上面的问题中，我们用 0 替换所有大于或等于 25 的值，否则保持不变。
例 2:
Python 3
# Importing Numpy module
import numpy as np
# Creating a 2-D Numpy array
n_arr = np.array([[45, 52, 10],
[1, 5, 25],
[50, 40, 81]])
print("Given array:")
print(n_arr)
print("\nReplace all elements of array which are \
less than or equal to 25 with Nan")
print("else with 1 ")
print(np.where(n_arr <= 25, np.nan, 1))
输出:
在上面的问题中，我们用 Nan 替换所有小于或等于 25 的值，用 1 替换 else。
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