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ループのないif / elseと同等のナンピー

以下のコードでforループとif/elseを削除するPythonの方法はありますか。

このコードはNumPy配列を反復処理し、条件をチェックし、条件に応じて値を変更します。

>>> import numpy as np
>>> x=np.random.randint(100, size=(10,5))
>>> x
array([[79, 50, 18, 55, 35],
       [46, 71, 46, 95, 52],
       [97, 37, 71,  2, 79],
       [80, 96, 60, 85, 72],
       [ 6, 52, 63, 86, 38],
       [35, 50, 13, 93, 54],
       [69, 21,  4, 40, 53],
       [83,  7, 30, 16, 78],
       [18, 34, 91, 67, 89],
       [82, 16, 16, 24, 80]])

>>> for i in range(x.shape[0]):
    for j in range(x.shape[1]):
        if x[i,j]>50:
            x[i,j]=0
        Elif x[i,j]<50:
            x[i,j]=1


>>> x
array([[ 0, 50,  1,  0,  1],
       [ 1,  0,  1,  0,  0],
       [ 0,  1,  0,  1,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0],
       [ 1,  0,  0,  0,  1],
       [ 1, 50,  1,  0,  0],
       [ 0,  1,  1,  1,  0],
       [ 0,  1,  1,  1,  0],
       [ 1,  1,  0,  0,  0],
       [ 0,  1,  1,  1,  0]])

私はループとifステートメントなしで同じことをしたいです。以下のようなものは、配列の変更のために機能しません：

>>> import numpy as np
>>> x=np.random.randint(100, size=(10,5))
>>> x
array([[ 2, 88, 27, 67, 29],
       [62, 44, 62, 87, 32],
       [80, 95, 31, 30, 33],
       [14, 41, 40, 95, 27],
       [53, 30, 35, 22, 98],
       [90, 39, 74, 28, 73],
       [10, 71,  0, 11, 37],
       [28, 25, 83, 24, 93],
       [30, 70, 15,  5, 79],
       [69, 43, 85, 68, 53]])
>>> x[x>50]=0
>>> x[x<50]=1
>>> x
array([[1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1]])

[〜＃〜] update [〜＃〜]および次のような条件がさらにある場合はどうなりますか？

   >>> import numpy as np
    >>> x=np.random.randint(100, size=(10,5))
    >>> x
    array([[87, 99, 70, 32, 28],
           [38, 76, 89, 17, 34],
           [28,  1, 40, 34, 67],
           [45, 47, 69, 78, 89],
           [14, 81, 46, 71, 97],
           [39, 45, 36, 36, 25],
           [87, 28,  1, 46, 99],
           [27, 98, 37, 36, 84],
           [55,  2, 23, 29,  9],
           [34, 79, 49, 76, 48]])
    >>> for i in range(x.shape[0]):
        for j in range(x.shape[1]):
            if x[i,j]>90:
                x[i,j]=9
            Elif x[i,j]>80:
                x[i,j]=8
            Elif x[i,j]>70:
                x[i,j]=7
            Elif x[i,j]>60:
                x[i,j]=6
            Elif x[i,j]>50:
                x[i,j]=5
            Elif x[i,j]>40:
                x[i,j]=4
            else:
                x[i,j]=0


    >>> x
    array([[8, 9, 6, 0, 0],
           [0, 7, 8, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0, 6],
           [4, 4, 6, 7, 8],
           [0, 8, 4, 7, 9],
           [0, 4, 0, 0, 0],
           [8, 0, 0, 4, 9],
           [0, 9, 0, 0, 8],
           [5, 0, 0, 0, 0],
           [0, 7, 4, 7, 4]])
pythonnumpyvectorization
11
pd shah

1つのIF-Elif

アプローチ＃11つのアプローチ-

keep_mask = x==50
out = np.where(x>50,0,1)
out[keep_mask] = 50

アプローチ＃2または、in-situ編集の場合-

replace_mask = x!=50
x[replace_mask] = np.where(x>50,0,1)[replace_mask]
# Or (x<=50).astype(int) in place of np.where(x>50,0,1)

Code-golf？実際にcode-golf/one-linerをプレイしたい場合-

(x<=50)+(x==50)*49

複数のIF-ELIF

アプローチ＃1

より多くのif-Elifパーツを含むもう少し一般的なケースでは、 np.searchsorted -

out_x = np.where(x<=40,0, np.searchsorted([40,50,60,70,80,90], x)+3)
19
Divakar

ループのすべてを実行するワンライナー：

x[x != 50] = x[x != 50] < 50

編集：

詳細な質問については、次のようなものが必要です。

bins = [40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
out = np.digitize(x, bins, right = 1)
out[out.astype(bool)] += 3
3
Daniel F
np.where(x < 50, 0, 1)

これで十分でしょう。 50は50以下でも50以下でもないため、50のマスク値を保持する必要はありません。これが役立つことを願っています。

2
user452570

パーティーに遅れてすみません、問題に対する別のアプローチを共有したかっただけです。

1行のソリューション：

x = np.where(x>=50, 50, 1) + np.where(x>50, -50, 0)

理論的根拠：

次の2つのnumpy.where-matricesを合計できます。

  • 行列Aの場合：x [i、j]> = 50の場合、値50を設定します。そうでない場合は、x [i、j] <50を1にしたいので1を設定します。
  • 行列Bの場合：x [i、j]> 50の場合、値-50を設定します。したがって、x [i、j]> 50の場合、両方の行列の合計は、対応する要素の値0になります。

A + Bを計算することにより、条件x> 50（つまり-50）およびx> = 50（つまり50）に設定された値は、必要な値（0および50）を生成し、x <50に設定された値と干渉しません。

更新の更新

x = np.where(x>40, 4, 0) + np.where(x>50, 1, 0) + np.where(x>60, 1, 0) + np.where(x>70, 1, 0) + np.where(x>80, 1, 0) + np.where(x>90, 1, 0)

または、値が常に100よりも小さいという事実に依存できる場合（整数が必要な場合はdtypeを変更します）：

x = np.where(x>40, np.floor(x/10), 0)

私にとってこのコードは非常に読みやすいですが、私は代表者ではないかもしれません。

0
MarcelF
np.where(x < 50, 0, 1)

これで十分でしょう。 50は50以下でも50以下でもないため、50のマスク値を保持する必要はありません。これが役立つことを願っています。

更新

#update
np.where(x < 40, 0, x)
np.where(x > (x - (x % 10)), x // 10, x)
0
user452570