使用numpy.clip將正值和負值轉換爲位串

我想將列表（或numpy數組）中的值有效地轉換爲numpy數組：一個負值應該在新數組中變爲0，並且a新陣列中的正值a 1。使用numpy.clip將正值和負值轉換爲位串

例如，

>> import numpy as np 
>> np.clip([1,2,3,-1,-2], a_min=0, a_max=1) 
array([1, 1, 1, 0, 0])

但是，如果我有花車在列表中，這種方法使他們的是：

>> np.clip([1,0.45,3,-1,-2], a_min=0, a_max=1) 
array([ 1. , 0.45, 1. , 0. , 0. ])

是否有規避這種行爲的一個好辦法嗎？一種方法是將數值四捨五入。但我希望所有正數都爲1的分配。如果我使用np.around()，則會使0.45-0> 0。

來源

2014-09-23 Sebastian

要將大於0的所有內容映射到1（所有內容都爲0），可以使用np. where：

In [25]: np.where(np.array([1,0.45,3,-1,-2]) > 0, 1, 0) 
Out[25]: array([1, 1, 1, 0, 0])

或

In [29]: (np.array([1,0.45,3,-1,-2]) > 0).astype('i1') 
Out[29]: array([1, 1, 1, 0, 0], dtype=int8)

注意np.where正在返回DTYPE的int32（4字節整數）的陣列，而astype('i1')與D型細胞返回一個數組（1字節整數）。

如果你希望這些二進制值包成UINT8，你可以使用np.packbits：

In [48]: x = np.array([1,0.45,3,-1,-2]) 

In [49]: np.packbits((x > 0).astype('i1')) 
Out[49]: array([224], dtype=uint8) 

In [50]: bin(224) 
Out[50]: '0b11100000'

，或作爲字符串：

In [60]: np.packbits((x > 0).astype('i1')).tostring() 
Out[60]: '\xe0' 

In [62]: bin(0xe0) 
Out[62]: '0b11100000'

來源

2014-09-23 17:18:16 unutbu

好的，謝謝！ StackOverflow讓我可以接受這個答案！ – Sebastian 2014-09-23 17:21:51

請注意，如果性能是一個問題，我得到'（a> 0）.astype（'i1'）'比'np.where（a> 0，1，0）'快得多。數組越大，差異越大。對於100長陣列，我得到的速度要快2倍，對於10k長陣列，速度要快10倍。 – 2014-09-23 17:24:33

感謝@RogerFan – Sebastian 2014-09-23 18:36:38

In [21]: arr = np.array([1,0.45,3,-1,-2]) 

In [22]: np.ceil(arr.clip(0, 1)) 
Out[22]: array([ 1., 1., 1., 0., 0.])

來源

2014-09-23 17:22:04

使用numpy.clip將正值和負值轉換爲位串

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