有沒有辦法不使用numpy廣播的任意M x N矩陣？

Question

我有多個0和1的矩陣，我想找到NOT的版本。 例如：

M  
0 1 0  
1 0 1  
0 1 0

會成為：

!M  
1 0 1  
0 1 0  
1 0 1

現在我有了

for row in image:
    map(lambda x: 1 if x == 0 else 0, row)

哪個效果很好，但我有一種感覺，我已經看到這完成了簡單的廣播。 不幸的是，我沒有看到任何東西已經敲響了鍾聲。 我假設類似的操作將用於對矩陣的值進行閾值處理（即， 1 if x > .5 else 0 ）。

Answer 1

給定0和1的整數數組：

M = np.random.random_integers(0,1,(5,5))
print(M)
# [[1 0 0 1 1]
#  [0 0 1 1 0]
#  [0 1 1 0 1]
#  [1 1 1 0 1]
#  [0 1 1 0 0]]

以下是您NOT使用數組的三種方法：

1. 轉換為布爾數組並使用~運算符按位而NOT數組：

    print((~(M.astype(np.bool))).astype(M.dtype)) # [[0 1 1 0 0] # [1 1 0 0 1] # [1 0 0 1 0] # [0 0 0 1 0] # [1 0 0 1 1]] 

2. 使用numpy.logical_not並將生成的布爾數組numpy.logical_not為整數：

    print(np.logical_not(M).astype(M.dtype)) # [[0 1 1 0 0] # [1 1 0 0 1] # [1 0 0 1 0] # [0 0 0 1 0] # [1 0 0 1 1]] 

3. 只需從1中減去所有整數：

    print(1 - M) # [[0 1 1 0 0] # [1 1 0 0 1] # [1 0 0 1 0] # [0 0 0 1 0] # [1 0 0 1 1]] 

對於大多數非布爾dtypes，第三種方式可能是最快的。

Answer 2

一種解決方案是將數組轉換為布爾數組

data = np.ones((4, 4))
bdata = np.array(data, dtype=bool)
print ~bdata