使用 Python 在数组中用 0 替换负值和用 1 替换大于 1 的值的最快方法是什么？

Question

我有一个列表（或某种类型的数组），其中几乎所有的值都在 0 和 1 之间，但我偶尔会有略为负数或大于 1 的值。

list_values = [-0.01, 0, 0.5, 0.9, 1.0, 1.01]

我想用 0 替换负数，用 1 替换大于 1 的值。

只有 1 个条件，我会像这样使用np.where ：

arr_values = np.where(pd.Series(list_values) < 0, 0, pd.Series(list_values))

要处理多个条件，我可以定义一个 function，然后使用 lambda function 应用它：

def change_values(value):
    if value < 0:
        return 0
    elif value > 1:
        return 1
    else:
        return value

series_values = pd.Series(list_values).apply(lambda x: change_values(value=x))

有没有更快的方法来实现这一点？

Answer 1

你想使用np.clip ：

>>> import numpy as np
>>> list_values = [-0.01, 0, 0.5, 0.9, 1.0, 1.01]
>>> arr = np.array(list_values)
>>> np.clip(arr, 0.0, 1.0)
array([0. , 0. , 0.5, 0.9, 1. , 1. ])

如果您可以忽略转换为数组的成本，这可能是最快的方法。 对于较大的列表/数组应该会好很多。

在此操作中涉及pandas不是通往 go 的方法，除非您最终想要一个 pandas 数据结构。

Answer 2

对于numpy ，这是一项相当容易的任务。

import numpy as np

n = np.array([-0.01, 0, 0.5, 0.9, 1.0, 1.01])

n[n > 1] = 1
n[n < 0] = 0

>>> print(n)
    [0.  0.  0.5 0.9 1.  1. ]