[英]Is there a way to NOT an arbitrary M x N matrix using numpy broadcasting?
我有多个0和1的矩阵,我想找到NOT的版本。 例如:
M
0 1 0
1 0 1
0 1 0
会成为:
!M
1 0 1
0 1 0
1 0 1
现在我有了
for row in image:
map(lambda x: 1 if x == 0 else 0, row)
哪个效果很好,但我有一种感觉,我已经看到这完成了简单的广播。 不幸的是,我没有看到任何东西已经敲响了钟声。 我假设类似的操作将用于对矩阵的值进行阈值处理(即, 1 if x > .5 else 0
)。
给定0和1的整数数组:
M = np.random.random_integers(0,1,(5,5))
print(M)
# [[1 0 0 1 1]
# [0 0 1 1 0]
# [0 1 1 0 1]
# [1 1 1 0 1]
# [0 1 1 0 0]]
以下是您NOT
使用数组的三种方法:
转换为布尔数组并使用~
运算符按位而NOT
数组:
print((~(M.astype(np.bool))).astype(M.dtype)) # [[0 1 1 0 0] # [1 1 0 0 1] # [1 0 0 1 0] # [0 0 0 1 0] # [1 0 0 1 1]]
使用numpy.logical_not
并将生成的布尔数组numpy.logical_not
为整数:
print(np.logical_not(M).astype(M.dtype)) # [[0 1 1 0 0] # [1 1 0 0 1] # [1 0 0 1 0] # [0 0 0 1 0] # [1 0 0 1 1]]
只需从1中减去所有整数:
print(1 - M) # [[0 1 1 0 0] # [1 1 0 0 1] # [1 0 0 1 0] # [0 0 0 1 0] # [1 0 0 1 1]]
对于大多数非布尔dtypes,第三种方式可能是最快的。
一种解决方案是将数组转换为布尔数组
data = np.ones((4, 4))
bdata = np.array(data, dtype=bool)
print ~bdata
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