替換 numpy 數組中的值等於值列表

Question

我有一個 numpy 數組 - 具有各種值的圖像：示例圖像 = [1,2,2, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 6,7,8,8,8,8] 我想只替換那些出現少於兩次的數字 - 用一個特定的數字，比如說 0。我設法創建了這些數字的列表，如下所示：

(unique, counts) = np.unique(image, return_counts=True)
frequencies = np.asarray((unique, counts)).T
freq = frequencies[frequencies[:,1] < 2,0]
print(freq)
array([1, 3, 5, 7], dtype=int64)

如何用零替換這些數字？

結果應如下所示： [0,2,2, 0, 4, 4, 4, 4, 0, 6, 6,0,8,8,8,8]

提前致謝！

Answer 1

如果image和freq都是 numpy arrays：

freq = np.array([1, 3, 5, 7])
image = np.array([1 ,2 ,2, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 6 ,7 ,8 ,8 ,8 ,8])

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解決方案 1

然后，您可以找到出現在freq中的image條目的索引，然后將它們設置為零：

image[np.argwhere(np.isin(image, freq)).ravel()] = 0

基於： 獲取 numpy 數組中項目的索引，其中值在 list 中。

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解決方案 2

使用np.in1d ：

image = np.where(np.in1d(image,freq),0,image)

更多信息： Numpy - 檢查一個數組的元素是否屬於另一個數組

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解決方案 3

您還可以使用列表推導：

image = [each if each not in freq else 0 for each in image]

可以在這里找到更多信息： if/else in a list comprehension 。

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最后一個將產生一個列表，而不是 numpy 數組，但除此之外，所有這些都會產生相同的結果。

Answer 2

您可以將每個項目與數組的 rest 進行比較，以形成一個二維矩陣並對每個計數求和。 然后將滿足頻率條件的項目分配給期望的值：

import numpy as np

img = np.array([1 ,2 ,2, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 6 ,7 ,8 ,8 ,8 ,8])

img[np.sum(img==img[:,None],axis=1)<2] = 0

array([0, 2, 2, 0, 4, 4, 4, 4, 0, 6, 6, 0, 8, 8, 8, 8])

可能效率不高，但應該可以。