Заменить отрицательные значения в массиве numpy

91

Есть ли простой способ заменить все отрицательные значения в массиве на 0?

У меня есть полный блок о том, как это сделать с помощью массива NumPy.

Например

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

Мне нужно вернуться

[1, 2, 3, 0, 5]

a < 0 дает:

[False, False, False, True, False]

Вот где я застрял - как использовать этот массив для изменения исходного массива.

python numpy

— bph
источник

139

Вы на полпути. Пытаться:

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

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

— NPE
источник

90

Попробуйте 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])

Вы можете закрепить только нижнюю половину clip(0).

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

Вы можете закрепить только верхнюю половину clip(max=n). (Это намного лучше, чем мое предыдущее предложение, которое включало переход NaNк первому параметру и использование outдля приведения типа.):

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

Еще один интересный подход - использовать where:

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

Наконец, рассмотрим ответ aix . Я предпочитаю clipпростые операции, потому что он самодокументируется, но его ответ предпочтительнее для более сложных операций.

— отправитель
источник

1

a.clip (0) будет достаточно, поскольку OP просто хочет заменить отрицательные значения. a.clip (0, 10) исключит все, что выше 10.

— Usagi

1

@Hiett - Я только что попробовал, и клип займет один. Сначала предполагается мин.

— Usagi

должна быть проблема версии с numpy - вот мой вывод: (Pdb) np.clip (w, 0) *** TypeError: clip () принимает как минимум 3 аргумента (2 задано) - тогда как: (Pdb) np.clip ( w, 0,1e6) array ([[0., 0.605]])

— bph

1

@ Хиетт, какая версия numpy? Пробовали ли вы клип метод из a? Встроенная функция numpy.clipвыдает ту же ошибку, а метод - нет.

— senderle

да, если так называть, кажется, работает, например p w.clip (0) array ([[0., 0.605]]) - насколько странно?

— bph

10

Еще одно минималистичное решение Python без использования numpy:

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

Нет необходимости определять какие-либо дополнительные функции.

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

дает:

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

— Левон
источник

1

это приятно - мне было интересно, какой будет синтаксис, чтобы поместить оператор if внутрь понимания списка - я ошибся, вставив его после цикла for и только затем получив обратно два значения, например [0, 0] для вашего примера list

— bph

Я сделал то же самое, когда сначала узнал о понимании списков и пробовал разные вещи, чтобы проверить свое понимание - мне тоже казалось более интуитивным, помещать это после цикла for. Теперь, однако, это так :) Помещение его перед forприменяет его к каждому элементу списка, помещая его после, означает, что только если условие выполнено, оно попадает в результирующий список.

— Левон

2

@Hiett Это просто использование тернарного оператора ( i < 0 ? 0 : iв C) внутри понимания списка. Поставьте скобки, чтобы было понятнее [(0 if i < 0 else i) for i in a]. Установка if после использует фильтрующую часть конструкции выражения списка. [(i) for i in a if i < 0]вернет только список элементов меньше нуля.

— Paul S

2

Numpy мощен, потому что он выполняет большую часть вычислений с помощью скомпилированного кода c и, следовательно, быстрее. Сравнивая этот метод с другими, я обнаружил разницу почти в 10 раз (это медленнее). Таким образом, хотя он интуитивно понятен и легко читается, он определенно не для требовательных к вычислениям.

— rspencer

4

И еще одна возможность:

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

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

— Рамон Креуэ
источник

2

Вот способ сделать это на Python без NumPy. Создайте функцию, которая возвращает то, что вы хотите, и используйте понимание списка или функцию карты .

>>> 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]

— Кекоа
источник

1

пошел по этому пути, но подумал, что должен быть более простой, более Matlab меньше python способ сделать это с помощью numpy (поскольку я все равно использовал массивы, а не списки). клип идеален

— bph