過濾 ND numpy 數組並僅保留特定元素

Question

我正在處理一個大型 ND numpy 陣列。 我只想保留那些存在於不同 numpy 數組中的元素，並將其余值設置為 0。

例如，如果我們考慮這個 numpy 數組

array([[[36,  1, 72],
        [76, 50, 23],
        [28, 68, 17],
        [84, 75, 69]],

       [[ 5, 15, 93],
        [92, 92, 88],
        [11, 54, 21],
        [87, 76, 81]]])

我想在所有地方設置0除了值是50 , 11 , 72

Answer 1

如果您只使用numpy ，這也可以通過將vals數組轉換為僅比a高一級來簡單地使用廣播來完成。 這是在不使用迭代或其他功能的情況下完成的。

import numpy as np

a = np.array([[[36,  1, 72],
         [76, 50, 23],
         [28, 68, 17],
         [84, 75, 69]],
 
        [[ 5, 15, 93],
         [92, 92, 88],
         [11, 54, 21],
         [87, 76, 81]]])

vals = np.array([50, 11, 72])
inds = a == vals[:, None, None, None]
a[~np.any(inds, axis = 0)] = 0
a

Output：

array([[[ 0,  0, 72],
        [ 0, 50,  0],
        [ 0,  0,  0],
        [ 0,  0,  0]],

       [[ 0,  0,  0],
        [ 0,  0,  0],
        [11,  0,  0],
        [ 0,  0,  0]]])

Answer 2

我通過將reduce與np.logical_or結合來設置掩碼，並迭代應保留的值：

import functools
import numpy as np

arr = np.array([[[36,  1, 72],
        [76, 50, 23],
        [28, 68, 17],
        [84, 75, 69]],
       [[ 5, 15, 93],
        [92, 92, 88],
        [11, 54, 21],
        [87, 76, 81]]])

# Set the values that should not
# be set to zero
vals = [11, 50, 72]

# Create a mask by looping over the above values
mask = functools.reduce(np.logical_or, (arr==val for val in vals))

masked = np.where(mask, arr, 0.)

print(masked)
> array([[[ 0.,  0., 72.],
        [ 0., 50.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.],
        [11.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.]]])