组一个 numpy 阵列

Question

我有一个一维数组A ，这样0 <= A[i] <= 11 ，我想 map A到数组B这样

for i in range(len(A)):
    if 0 <= A[i] <= 2: B[i] = 0
    elif 3 <= A[i] <= 5: B[i] = 1
    elif 6 <= A[i] <= 8: B[i] = 2
    elif 9 <= A[i] <= 11: B[i] = 3

如何在numpy中有效地实现这一点？

Answer 1

您需要使用 int 除法//3 ，这是最高效的解决方案

A = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])
B = A // 3

print(A)  # [0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
print(B)  # [0  0  0  1  1  1  2  2  2  3  3  3]

Answer 2

我会做一些事情，比如将 A[i] 的值除以 3，因为您将它们 3 除以 3、0-2 除以 3 go 答案 0、3-5 go 答案 1、6-8 除以3 等于 2，以此类推

我在这里建立了一个小架构：

A[i] --> 0-2. 除以 3 = 0，你在数组 B[i] 中的值是 0，所以没关系A[i] --> 3-5. 除以 3 = 1，依此类推。 只需使用一种方法将 floor 设置为值，使其不会成为浮点类型。

Answer 3

其他人提供的答案是有效的，但是我发现来自 numpy 的 function 非常优雅，而且它可以让您避免 for 循环，这对于大型 arrays

import numpy as np

bins = [3, 5, 8, 9, 11]
B = np.digitize(A, bins)

Answer 4

像这样的东西可能会起作用：

C = np.zeros(12, dtype=np.int)
C[3:6] = 1
C[6:9] = 2
C[9:12] = 3

B = C[A]

Answer 5

如果您希望将此扩展为更复杂的示例，您可以使用所有条件定义 function：

def f(a):
    if 0 <= a and a <= 2:
        return 0
    elif 3 <= a and a <= 5:
        return 1
    elif 6 <= a and a <= 8:
        return 2
    elif 9 <= a and a <= 11:
        return 3

并在您的数组A上调用它：

A = np.array([0,1,5,7,8,9,10,10, 11])
B = np.array(list(map(f, A))) # array([0, 0, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3])