根據條件從numpy數組中隨機選擇行

Question

假設我有 2 個數組數組，標簽是 1D，數據是 5D請注意，兩個數組具有相同的第一維。

為了簡化事情，假設標簽只包含 3 個數組：

labels=np.array([[0,0,0,1,1,2,0,0],[0,4,0,0,0],[0,3,0,2,1,0,0,1,7,0]])

讓我們說我有數據陣列（長度= 3），其中每個陣列具有5D形狀，其中每一個的第一尺寸是相同的標簽陣列的陣列的數據列表。

在這個例子中， datalist有 3 個形狀數組：( 8 ,3,100,10,1), ( 5 ,3,100,10,1) 和 ( 10 ,3,100,10,1) 。 這里，每個數組的第一個維度與label中每個數組的長度相同。

現在我想減少每個標簽數組中的零數量並保留其他值。 假設我只想為每個數組保留3 個零。 因此，標簽中每個數組的長度以及數據中每個數組的第一維將是6 、 4和8 。

為了減少每個標簽數組中零的數量，我想隨機選擇並只保留3 個。 現在將使用這些相同的隨機選擇的索引從數據中選擇相應的行。

對於這個例子， new_labels數組將是這樣的：

new_labels=np.array([[0,0,1,1,2,0],[4,0,0,0],[0,3,2,1,0,1,7,0]])

這是我迄今為止嘗試過的：

all_ind=[] #to store indexes where value=0 for all arrays
indexes_to_keep=[] #to store the random selected indexes
new_labels=[] #to store the final results

for i in range(len(labels)):
    ind=[] #to store indexes where value=0 for one array
    for j in range(len(labels[i])):
        if (labels[i][j]==0):
            ind.append(j)
    all_ind.append(ind)

for k in range(len(labels)):   
    indexes_to_keep.append(np.random.choice(all_ind[i], 3))
    aux= np.zeros(len(labels[i]) - len(all_ind[i]) + 3)
    ....
    .... 
    Here, how can I fill **aux** with the values ?
    ....
    .... 
    new_labels.append(aux)

有什么建議 ？

Answer 1

使用不同長度的 numpy 數組不是一個好主意，因此您需要迭代每個項目並對其執行一些方法。 假設您只想優化該方法，屏蔽在這里可能會很好地工作：

def specific_choice(x, n):
    '''leaving n random zeros of the list x'''
    x = np.array(x)
    mask = x != 0
    idx = np.flatnonzero(~mask)
    np.random.shuffle(idx) #dynamical change of idx value, quite fast
    idx = idx[:n]
    mask[idx] = True
    return x[mask] # or mask if you need it

列表的迭代比數組的迭代快，因此有效的用法是：

labels = [[0,0,0,1,1,2,0,0],[0,4,0,0,0],[0,3,0,2,1,0,0,1,7,0]]
output = [specific_choice(n, 3) for n in labels]

輸出：

[array([0, 1, 1, 2, 0, 0]), array([0, 4, 0, 0]), array([0, 3, 0, 2, 1, 1, 7, 0])]