使用另一個列表中的值更改數組（條件）中的值

Question

我有以下清單：

indices
>>> [21, 43, 58, 64, 88, 104, 113, 115, 120]

我希望從我擁有的3D數組“ q”中將列表-1（因此20、42、57等）中這些值的所有出現都清零。

我已經嘗試過列表推導，for和if循環（請參見下文），但是我總是遇到以下錯誤：

ValueError：具有多個元素的數組的真值不明確。 使用a.any（）或a.all（）

我無法解決此問題。

任何幫助都將是驚人的！

>>> for b in q:
...     for u in indices:
...         if b==u:
...             b==0


>>> for u in indices:
...     q = [0 if x==u else x for x in q]

Answer 1

我認為這是一種簡短有效的方法：

b= b*np.logical_not(np.reshape(np.in1d(b,indices),b.shape))

與np.in1d（），我們有一個布爾陣列，具有真，其中B中的元件處於indices 。 我們將其重塑為b ，然后取反，以便在將b設為零的地方有False （或者，如果您願意，則為0）。 只需將此矩陣元素乘以b，就可以得到

它具有可用於1D，2D，3D等數組的優點

Answer 2

我嘗試了這個，對我有用：

>>> arr_2D = [3,4,5,6]
>>> arr_3D = [[3,4,5,6],[2,3,4,5],[4,5,6,7,8,8]]
>>> for el in arr_2D:
...    for x in arr_3D:
...       for y in x:
...          if y == el - 1:
...             x.remove(y)
... 
>>> arr_3D
[[6], [], [6, 7, 8, 8]]

在這種情況下，用列表理解的接縫來完成它可能是過大的。

或歸零而不是刪除

>>> for el in arr_2D:
...    for x in range(len(arr_3D)):
...       for y in range(len(arr_3D[x])):
...           if arr_3D[x][y] == el - 1:
...               arr_3D[x][y] = 0
... 
>>> arr_3D
[[0, 0, 0, 6], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 6, 7, 8, 8]]

這是列表理解：

zero_out = lambda arr_2D, arr_3D: [[0 if x in [el-1 for el in arr_2D] else x for x in y] for y in arr_3D]

Answer 3

這個怎么樣？

indices = range(1, 10)
>>[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

q = np.arange(12).reshape(2,2,3)
array([[[ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5]],

       [[ 6,  7,  8],
        [ 9, 10, 11]]])

def zeroed(row):
    new_indices = map(lambda x: x-1, indices)
    nrow = [0 if elem in new_indices else elem for elem in row]
    return now

np.apply_along_axis(zeroed, 1, q)

array([[[ 0,  0,  0],
        [ 0,  0,  0]],

       [[ 0,  0,  0],
        [ 9, 10, 11]]])