根据另一个np.array python的值设置np.array的值

Question

我有一个numpy数组A，其中包含0到1之间的值。我想创建另一个numpy数组y，以便如果A（i）> = 0.5且y（i）=，则y（i）= 1的值。如果A（i）<0.5，则为0。 我使用了以下python代码：

f=lambda v: 1 if v>0.5 else 0  
vf=np.vectorize(f)  
Y=vf(A)  

有没有办法在一行命令而不是三行命令中执行此功能？

Answer 1

使用向量化比较并将结果强制转换为int：

(A >= 0.5).astype(int)

A >= 0.5会生成一个数组，其中元素>= 0.5比较结果，并且astype(int)将True转换为1 ，将False为0 。

如果可以使用单字节整数

(A >= 0.5).view(np.int8)

快一点。 与astype view不同，它不会创建新数据。 它重新解释其操作数的数据缓冲区

Answer 2

import numpy

A = numpy.random.rand(10)
print(A)

数组A ：

[ 0.76702953  0.89697124  0.54573644  0.48079479  0.39556016  0.50646642
  0.45998033  0.11159339  0.69824144  0.37451713]

---

创建另一个numpy数组y ，如果A(i) >= 0.5则y(i) = 1 ，如果A(i) < 0.5则y(i) = 0 。

Y = (A >= 0.5).astype(int)
print(Y)

数组Y ：

[1 1 1 0 0 1 0 0 1 0]