Zastąp wartości ujemne w tablicy numpy

Question 1

Czy istnieje prosty sposób na zastąpienie wszystkich wartości ujemnych w tablicy wartością 0?

Mam kompletny blok, jak to zrobić za pomocą tablicy NumPy.

Na przykład

a = array([1, 2, 3, -4, 5])

Muszę wrócić

[1, 2, 3, 0, 5]

a < 0 daje:

[False, False, False, True, False]

W tym miejscu utknąłem - jak używać tej tablicy do modyfikowania oryginalnej tablicy.

Question 2

Jesteś w połowie drogi. Próbować:

In [4]: a[a < 0] = 0

In [5]: a
Out[5]: array([1, 2, 3, 0, 5])

Question 3

Spróbuj numpy.clip:

>>> import numpy
>>> a = numpy.arange(-10, 10)
>>> a
array([-10,  -9,  -8,  -7,  -6,  -5,  -4,  -3,  -2,  -1,   0,   1,   2,
         3,   4,   5,   6,   7,   8,   9])
>>> a.clip(0, 10)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

Za pomocą można przyciąć tylko dolną połowę clip(0).

>>> a = numpy.array([1, 2, 3, -4, 5])
>>> a.clip(0)
array([1, 2, 3, 0, 5])

Możesz przyciąć tylko górną połowę za pomocą clip(max=n). (Jest to znacznie lepsze niż moja poprzednia sugestia, która obejmowała przekazanie NaNdo pierwszego parametru i użycie outdo wymuszenia typu.):

>>> a.clip(max=2)
array([ 1,  2,  2, -4,  2])

Innym ciekawym podejściem jest użycie where:

>>> numpy.where(a <= 2, a, 2)
array([ 1,  2,  2, -4,  2])

Na koniec rozważ odpowiedź aix . Wolę clipproste operacje, ponieważ dokumentuje się samoczynnie, ale jego odpowiedź jest preferowana w przypadku bardziej złożonych operacji.

Question 4

Kolejne minimalistyczne rozwiązanie w Pythonie bez użycia numpy:

[0 if i < 0 else i for i in a]

Nie ma potrzeby definiowania żadnych dodatkowych funkcji.

a = [1, 2, 3, -4, -5.23, 6]
[0 if i < 0 else i for i in a]

plony:

[1, 2, 3, 0, 0, 6]

Question 5

I jeszcze jedna możliwość:

In [2]: a = array([1, 2, 3, -4, 5])

In [3]: where(a<0, 0, a)
Out[3]: array([1, 2, 3, 0, 5])

Question 6

Oto sposób na zrobienie tego w Pythonie bez NumPy. Utwórz funkcję, która zwraca to, czego chcesz i użyj wyrażenia listowego lub funkcji mapy .

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

>>> def zero_if_negative(x):
...   if x < 0:
...     return 0
...   return x
...

>>> [zero_if_negative(x) for x in a]
[1, 2, 3, 0, 5]

>>> map(zero_if_negative, a)
[1, 2, 3, 0, 5]

Answer 1

Czy istnieje prosty sposób na zastąpienie wszystkich wartości ujemnych w tablicy wartością 0?

Mam kompletny blok, jak to zrobić za pomocą tablicy NumPy.

Na przykład

a = array([1, 2, 3, -4, 5])

Muszę wrócić

[1, 2, 3, 0, 5]

a < 0 daje:

[False, False, False, True, False]

W tym miejscu utknąłem - jak używać tej tablicy do modyfikowania oryginalnej tablicy.

Answer 2

137

Jesteś w połowie drogi. Próbować:

In [4]: a[a < 0] = 0

In [5]: a
Out[5]: array([1, 2, 3, 0, 5])

NPE
źródło

Answer 3

89

Spróbuj numpy.clip:

>>> import numpy
>>> a = numpy.arange(-10, 10)
>>> a
array([-10,  -9,  -8,  -7,  -6,  -5,  -4,  -3,  -2,  -1,   0,   1,   2,
         3,   4,   5,   6,   7,   8,   9])
>>> a.clip(0, 10)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

Za pomocą można przyciąć tylko dolną połowę clip(0).

>>> a = numpy.array([1, 2, 3, -4, 5])
>>> a.clip(0)
array([1, 2, 3, 0, 5])

Możesz przyciąć tylko górną połowę za pomocą clip(max=n). (Jest to znacznie lepsze niż moja poprzednia sugestia, która obejmowała przekazanie NaNdo pierwszego parametru i użycie outdo wymuszenia typu.):

>>> a.clip(max=2)
array([ 1,  2,  2, -4,  2])

Innym ciekawym podejściem jest użycie where:

>>> numpy.where(a <= 2, a, 2)
array([ 1,  2,  2, -4,  2])

Na koniec rozważ odpowiedź aix . Wolę clipproste operacje, ponieważ dokumentuje się samoczynnie, ale jego odpowiedź jest preferowana w przypadku bardziej złożonych operacji.

nadawca
źródło

1

a.clip (0) wystarczy, ponieważ OP chce tylko zastąpić wartości ujemne. a.clip (0, 10) wykluczy wszystko powyżej 10.

Usagi

1

@Hiett - właśnie to wypróbowałem i klip zajmie jeden. Najpierw zakłada się min.

Usagi

musi być problem z wersją z numpy - heres my ouptut: (Pdb) np.clip (w, 0) *** TypeError: clip () przyjmuje co najmniej 3 argumenty (podane 2) - podczas gdy: (Pdb) np.clip ( w, 0,1e6) matrycy ([[0, 0,605]])

BPH

1

@Hiett, jaka wersja numpy? Próbowałaś klip metodę z a? Wbudowana funkcja numpy.clipdaje mi ten sam błąd, ale metoda nie.

senderle

tak, jeśli tak to nazwiesz, to wydaje się działać, np. p w.clip (0) tablica ([[0., 0.605]]) - jak dziwne?

bph

Answer 4

1

a.clip (0) wystarczy, ponieważ OP chce tylko zastąpić wartości ujemne. a.clip (0, 10) wykluczy wszystko powyżej 10.

Usagi

Answer 5

1

@Hiett - właśnie to wypróbowałem i klip zajmie jeden. Najpierw zakłada się min.

Usagi

Answer 6

musi być problem z wersją z numpy - heres my ouptut: (Pdb) np.clip (w, 0) *** TypeError: clip () przyjmuje co najmniej 3 argumenty (podane 2) - podczas gdy: (Pdb) np.clip ( w, 0,1e6) matrycy ([[0, 0,605]])

BPH

Answer 7

1

@Hiett, jaka wersja numpy? Próbowałaś klip metodę z a? Wbudowana funkcja numpy.clipdaje mi ten sam błąd, ale metoda nie.

senderle

Answer 8

tak, jeśli tak to nazwiesz, to wydaje się działać, np. p w.clip (0) tablica ([[0., 0.605]]) - jak dziwne?

bph

Answer 9

10

Kolejne minimalistyczne rozwiązanie w Pythonie bez użycia numpy:

[0 if i < 0 else i for i in a]

Nie ma potrzeby definiowania żadnych dodatkowych funkcji.

a = [1, 2, 3, -4, -5.23, 6]
[0 if i < 0 else i for i in a]

plony:

[1, 2, 3, 0, 0, 6]

Levon
źródło

1

to fajnie - zastanawiałem się, jaka byłaby składnia, aby umieścić instrukcję if wewnątrz rozumienia listowego - popełniłem błąd, wklejając ją za pętlę for i dopiero wtedy odzyskałem dwie wartości, np. [0, 0] na przykład lista

bph

Zrobiłem to samo, gdy początkowo nauczyłem się rozumienia listy i próbowałem różnych rzeczy, aby sprawdzić swoje rozumienie - dla mnie również umieszczenie tego po pętli for wydawało się bardziej intuicyjne. Teraz jednak tak się dzieje :) Umieszczenie go przed znakiem powoduje forzastosowanie go do każdego elementu listy, umieszczenie go po, oznacza, że tylko wtedy, gdy warunek jest spełniony, trafia do wynikowej listy.

Levon

2

@Hiett To po prostu użycie operatora trójargumentowego ( i < 0 ? 0 : iw C) wewnątrz rozumienia list. Umieść nawiasy, aby było wyraźniej [(0 if i < 0 else i) for i in a]. Wstawienie if after powoduje użycie części filtrującej konstrukcji wyrażenia listy. [(i) for i in a if i < 0]zwróci tylko listę elementów, które są mniejsze od zera.

Paul S,

2

Numpy jest potężny, ponieważ wykonuje wiele obliczeń za pomocą skompilowanego kodu c, a zatem jest szybszy. Porównując tę metodę z innymi, stwierdzam prawie 10-krotną różnicę współczynnika prędkości (jest wolniejsza). Tak więc, chociaż intuicyjny i łatwy do odczytania, zdecydowanie nie jest przeznaczony dla intensywnych obliczeniowo.

rspencer,

Answer 10

1

to fajnie - zastanawiałem się, jaka byłaby składnia, aby umieścić instrukcję if wewnątrz rozumienia listowego - popełniłem błąd, wklejając ją za pętlę for i dopiero wtedy odzyskałem dwie wartości, np. [0, 0] na przykład lista

bph

Answer 11

Zrobiłem to samo, gdy początkowo nauczyłem się rozumienia listy i próbowałem różnych rzeczy, aby sprawdzić swoje rozumienie - dla mnie również umieszczenie tego po pętli for wydawało się bardziej intuicyjne. Teraz jednak tak się dzieje :) Umieszczenie go przed znakiem powoduje forzastosowanie go do każdego elementu listy, umieszczenie go po, oznacza, że tylko wtedy, gdy warunek jest spełniony, trafia do wynikowej listy.

Levon

Answer 12

2

@Hiett To po prostu użycie operatora trójargumentowego ( i < 0 ? 0 : iw C) wewnątrz rozumienia list. Umieść nawiasy, aby było wyraźniej [(0 if i < 0 else i) for i in a]. Wstawienie if after powoduje użycie części filtrującej konstrukcji wyrażenia listy. [(i) for i in a if i < 0]zwróci tylko listę elementów, które są mniejsze od zera.

Paul S,

Answer 13

2

Numpy jest potężny, ponieważ wykonuje wiele obliczeń za pomocą skompilowanego kodu c, a zatem jest szybszy. Porównując tę metodę z innymi, stwierdzam prawie 10-krotną różnicę współczynnika prędkości (jest wolniejsza). Tak więc, chociaż intuicyjny i łatwy do odczytania, zdecydowanie nie jest przeznaczony dla intensywnych obliczeniowo.

rspencer,

Answer 14

4

I jeszcze jedna możliwość:

In [2]: a = array([1, 2, 3, -4, 5])

In [3]: where(a<0, 0, a)
Out[3]: array([1, 2, 3, 0, 5])

Ramon Crehuet
źródło

Answer 15

2

Oto sposób na zrobienie tego w Pythonie bez NumPy. Utwórz funkcję, która zwraca to, czego chcesz i użyj wyrażenia listowego lub funkcji mapy .

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

>>> def zero_if_negative(x):
...   if x < 0:
...     return 0
...   return x
...

>>> [zero_if_negative(x) for x in a]
[1, 2, 3, 0, 5]

>>> map(zero_if_negative, a)
[1, 2, 3, 0, 5]

Kekoa
źródło

1

poszedł tą drogą, ale pomyślałem, że musi być łatwiejszy, mniej matlabowy, mniej Pythonowy sposób na zrobienie tego z numpy (ponieważ i tak używałem tablic zamiast list). klip jest doskonały

bph

Answer 16

1

poszedł tą drogą, ale pomyślałem, że musi być łatwiejszy, mniej matlabowy, mniej Pythonowy sposób na zrobienie tego z numpy (ponieważ i tak używałem tablic zamiast list). klip jest doskonały

bph

Zastąp wartości ujemne w tablicy numpy

Odpowiedzi: