圆月山庄资源网

Python替换NumPy数组中大于某个值的所有元素实例
脚本专栏 2024/11/2 佚名
3 2
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com

我有一个2D(二维) NumPy数组，并希望用255.0替换大于或等于阈值T的所有值。据我所知，最基础的方法是：

shape = arr.shape
result = np.zeros(shape)
for x in range(0, shape[0]):
 for y in range(0, shape[1]):
 if arr[x, y] >= T:
 result[x, y] = 255

有更简洁和pythonic的方式来做到这一点吗？

有没有更快(可能不那么简洁和/或不那么pythonic)的方式来做到这一点？

这将成为人体头部MRI扫描窗口/等级调整子程序的一部分，2D numpy数组是图像像素数据。

Python替换NumPy数组中大于某个值的所有元素实例

最佳解决思路

我认为最快和最简洁的方法是使用Numpy的内置索引。如果您有名为arr的ndarray，则可以按如下所示将所有元素>255替换为值x：

arr[arr > 255] = x

我用500 x 500的随机矩阵在我的机器上运行了这个函数，用5替换了所有> 0.5的值，平均耗时7.59ms。

In [1]: import numpy as np
In [2]: A = np.random.rand(500, 500)
In [3]: timeit A[A > 0.5] = 5
100 loops, best of 3: 7.59 ms per loop

次佳解决思路

因为实际上需要一个不同的数组，arr，其中arr < 255，可以简单地完成：

result = np.minimum(arr, 255)

更一般地，对于下限和/或上限：

result = np.clip(arr, 0, 255)

如果只是想访问超过255的值，np.clip和np.minimum(或者np.maximum)对你的情况更好更快。

In [292]: timeit np.minimum(a, 255)
100000 loops, best of 3: 19.6 µs per loop
 
In [293]: %%timeit
 .....: c = np.copy(a)
 .....: c[a>255] = 255
 .....: 
10000 loops, best of 3: 86.6 µs per loop

如果要执行in-place(即修改arr而不是创建result)，则可以使用np.minimum的out参数：

np.minimum(arr, 255, out=arr)

或者

np.clip(arr, 0, 255, arr)

(out=名称是可选的，因为参数的顺序与函数的定义相同。)

对于in-place修改，布尔索引加速了很多(不必分别修改和拷贝)，但仍然不如minimum：

In [328]: %%timeit
 .....: a = np.random.randint(0, 300, (100,100))
 .....: np.minimum(a, 255, a)
 .....: 
100000 loops, best of 3: 303 µs per loop
 
In [329]: %%timeit
 .....: a = np.random.randint(0, 300, (100,100))
 .....: a[a>255] = 255
 .....: 
100000 loops, best of 3: 356 µs per loop

比较来看，如果你想限制你的最大值和最小值，没有clip将不得不像下面这样做两次

np.minimum(a, 255, a)
np.maximum(a, 0, a)

要么，

a[a>255] = 255
a[a<0] = 0

第三种解决思路

可以通过使用where功能来达到最快的速度：

例如，在numpy数组中查找大于0.2的项目，并用0代替它们：

import numpy as np
nums = np.random.rand(4,3)
print np.where(nums > 0.2, 0, nums)

第四种思路

可以考虑使用numpy.putmask：

np.putmask(arr, arr>=T, 255.0)

下面是与Numpy内置索引的性能比较：

In [1]: import numpy as np
In [2]: A = np.random.rand(500, 500)
 
In [3]: timeit np.putmask(A, A>0.5, 5)
1000 loops, best of 3: 1.34 ms per loop
 
In [4]: timeit A[A > 0.5] = 5
1000 loops, best of 3: 1.82 ms per loop

以上这篇Python替换NumPy数组中大于某个值的所有元素实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
Python,替换,NumPy数组,元素
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com
www.vgjia.com 圆月山庄资源网
139,976互联网资源
144,792高清电影
21,817无损音乐
631,128技术资源
一句话新闻
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/2

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。

探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。

Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接