如何使用条件数组在 numpy 数组的列上应用 function？

Question

arr = np. array([[ 1.        ,  9.98672295,  1.        ],
                 [ 2.        , 19.97344589,  2.        ],
                 [ 3.        , 29.96016884,  3.        ]])    
cnd = [True, False, True]    
func = lambda a : a.astype(int)

如何仅将func应用于与cnd数组对应的arr列为 True （第一个和第三个）？

理想的结果是：

outcome = np. array([[ 1        ,  9.98672295,  1        ],
                     [ 2        , 19.97344589,  2        ],
                     [ 3        , 29.96016884,  3        ]]) 

其中第一列和第三列是整数

Answer 1

如果我理解正确，您可以使用

>>> arr[:, cnd].astype(int)
array([[1, 1],
       [2, 2],
       [3, 3]])

Answer 2

这是一种方法：

f2 = lambda a, i: func(a) if cnd[i] else a
f3 = lambda a: np.array([f2(row, i) for (i, row) in enumerate(a.T)]).T

我应用了多个函数以使其更具可读性，尽管可以说您可以使用单个 function 来完成。

我唯一担心的是 numpy 可能需要明确获取列类型，否则可能会将它们强制转换为同一类型。