如何取 numpy 数组中所有非零条目的倒数

Question

我试图取一个 numpy 数组中每个非零值的倒数，但我搞砸了。 认为：

norm = np.arange(0,11)

我想要 np.array 那将是（保持零到位）

[ 0, 1, 0.5 , 0.33, 0.25, 0.2 , 0.17, 0.14, 0.12, 0.11, 0.1] 

如果我设置

mask = norm !=0 

我尝试

1/norm[mask]

我收到了预期的结果

[1, 0.5 , 0.33, 0.25, 0.2 , 0.17, 0.14, 0.12, 0.11, 0.1] 

但是我试图理解为什么当我尝试以下任务时

norm[mask] = 1/norm[mask]    

我得到以下 numpy 数组。

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

关于为什么会这样或如何实现所需的 np.array 的任何想法？

Answer 1

您确定您没有意外更改norm的值吗？

两个都

mask = norm != 0
norm[mask] = 1 / norm[mask]

和

norm[norm != 0] = 1 / norm[norm != 0]

两者都做你想让他们做的事情。 我也尝试过在左侧使用mask并在右侧使用norm != 0 ，就像你上面所做的那样（为什么？）并且它工作正常。

FY 编辑：我误读了这个例子。 我认为原始海报以 [0, .5, .333, .25] 而不是 [0, 1, 2, 3, 4] 开头。 海报意外地创建了一个 int64 数组而不是一个浮点数组，并且所有内容都向下舍入为零。 将其更改为np.arange(0., 11.)

Answer 2

另一个选项是使用numpy.reciprocal ，如此处记录的那样，带有一个参数where如下所示：

import numpy as np
data = np.reciprocal(data,where= data!=0)

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例子：

In[1]: data = np.array([2.0,4.0,0.0])
in[2]: np.reciprocal(data,where=data!=0)
Out[9]: array([0.5 , 0.25, 0.  ])

请注意，此函数不适用于ints ，因此初始化值带有.0后缀。 如果您不确定类型，您可以随时使用data.astype(float64)