如何高效地使用索引數組作爲掩碼將numpy數組轉換爲布爾數組？

我有一個numpy的陣列是這樣的：如何高效地使用索引數組作爲掩碼將numpy數組轉換爲布爾數組？

>>> I 
array([[ 1., 0., 2., 1., 0.], 
     [ 0., 2., 1., 0., 2.]])

和陣列甲這樣的：

>>> A = np.ones((2,5,3))

我想獲得以下矩陣：

>>> result 
array([[[ False, False, True], 
     [ False, True, True], 
     [ False, False, False], 
     [ False, False, True], 
     [ False, True, True]], 

     [[ False, True, True], 
     [ False, False, False], 
     [ False, False, True], 
     [ False, True, True], 
     [ False, False, False]]], dtype=bool)

它是更好用一個例子來解釋：
I[0,0] = 1 -> result[0,0,:2] = False和result[1,1,2:] = True
I[1,0] = 0 -> result[1,1,0] = False和result[1,1,1:] = True

這是我當前的實現（正確）：

result = np.empty((A.shape[0], A.shape[1], A.shape[2])) 
r = np.arange(A.shape[2]) 
for i in xrange(A.shape[0]): 
    result[i] = r > np.vstack(I[i]) 

print result.astype(np.bool)

是否有一個更快的方法來實現的方式（避免for循環）？

謝謝！

來源

2014-10-27 Rowandish

我試圖運行你的代碼，但它不適用於我。你能否修改你的問題並使之更清楚？ – mrcl 2014-10-27 07:24:50

對不起，我的錯。 A是（2,5,3）矩陣。我還添加了bool轉換的打印 – Rowandish 2014-10-27 07:29:57

你只需要在添加另一個層面I，這樣就可以正常播放r：

result = r > I.reshape(I.shape[0],I.shape[1],1)

例如

In [41]: r>I.reshape(2,5,1) 
Out[41]: 
array([[[False, False, True], 
     [False, True, True], 
     [False, False, False], 
     [False, False, True], 
     [False, True, True]], 

     [[False, True, True], 
     [False, False, False], 
     [False, False, True], 
     [False, True, True], 
     [False, False, False]]], dtype=bool)

來源

2014-10-27 07:37:53 ebarr

如何高效地使用索引數組作爲掩碼將numpy數組轉換爲布爾數組？

回答

相關問題