Python 如何仅反转numpy矩阵中的负元素？

我有一个包含正数和负数的矩阵，如下所示：

>>> source_matrix
    array([[-4, -2,  0],
           [-5,  0,  4],
           [ 0,  6,  5]])

我想要一份带负片的矩阵：

>>> result
    array([[-0.25, -0.5,  0],
           [-0.2,  0,  4],
           [ 0,  6,  5]])

---

首先，由于所需数组将包含浮点类型，因此需要在创建时将数组的

dtype

确定为

float

。原因是，如果指定反转子数组的浮点结果，它们将自动转换为浮点。其次，您需要在数组中找到负数，然后使用简单的索引来获取它们，并使用

np.true\u divide（）

执行反转

In [25]: arr = np.array([[-4, -2,  0],
    ...:                 [-5,  0,  4],
    ...:                 [ 0,  6,  5]], dtype=np.float)
    ...:            
    ...:            

In [26]: mask = arr < 0

In [27]: arr[mask] = np.true_divide(1, arr[mask])

In [28]: arr
Out[28]: 
array([[-0.25, -0.5 ,  0.  ],
       [-0.2 ,  0.  ,  4.  ],
       [ 0.  ,  6.  ,  5.  ]])

[25]中的

：arr=np.array（[[-4，-2,0]，
...:                 [-5,  0,  4],
…：[0,6,5]]，dtype=np.float）
...:            
...:            
在[26]中：掩码=arr<0
在[27]中：arr[mask]=np.true\u除法（1，arr[mask]）
In[28]：arr
出[28]：
数组（[-0.25，-0.5,0.]，
[-0.2 ,  0.  ,  4.  ],
[ 0.  ,  6.  ,  5.  ]])

首先，由于所需数组将包含浮点类型，因此需要在创建时将数组的

dtype

确定为

float

。原因是，如果指定反转子数组的浮点结果，它们将自动转换为浮点。其次，您需要在数组中找到负数，然后使用简单的索引来获取它们，并使用

np.true\u divide（）

执行反转

In [25]: arr = np.array([[-4, -2,  0],
    ...:                 [-5,  0,  4],
    ...:                 [ 0,  6,  5]], dtype=np.float)
    ...:            
    ...:            

In [26]: mask = arr < 0

In [27]: arr[mask] = np.true_divide(1, arr[mask])

In [28]: arr
Out[28]: 
array([[-0.25, -0.5 ,  0.  ],
       [-0.2 ,  0.  ,  4.  ],
       [ 0.  ,  6.  ,  5.  ]])

[25]中的

：arr=np.array（[[-4，-2,0]，
...:                 [-5,  0,  4],
…：[0,6,5]]，dtype=np.float）
...:            
...:            
在[26]中：掩码=arr<0
在[27]中：arr[mask]=np.true\u除法（1，arr[mask]）
In[28]：arr
出[28]：
数组（[-0.25，-0.5,0.]，
[-0.2 ,  0.  ,  4.  ],
[ 0.  ,  6.  ,  5.  ]])

您也可以通过使用

true\u divide

的

where

和

out

参数来实现这一点，而无需屏蔽

a = np.array([[-4, -2,  0],
              [-5,  0,  4],
              [ 0,  6,  5]], dtype=np.float)

np.true_divide(1, a, out=a, where=a<0)

---

where=

参数被传递一个与两个输入相同维度的数组。如果计算结果为

True

，则执行除法。如果计算结果为

False

，则通过

out=

传入的原始输入将不加更改地输出到结果中。

您也可以通过使用

的
Where
和
out
参数
true\u divide
实现这一点，而无需屏蔽

a = np.array([[-4, -2,  0],
              [-5,  0,  4],
              [ 0,  6,  5]], dtype=np.float)

np.true_divide(1, a, out=a, where=a<0)

where=
参数被传递一个与两个输入相同维度的数组。如果计算结果为
True
，则执行除法。如果其计算结果为
False
，则通过
out=
传入的原始输入将输出到结果中，而不作更改