Python 若元素满足if条件numpy，则从数字中减去元素

假设我有array

a=np.random.randn（4,2）

，我想从100中减去每个负元素。

---

如果我想从每个元素中减去100，那么我将使用

a[（a你可以使用相同的想法：

a[a<0] = 100 - a[a<0]

a[a您可以使用相同的想法：

a[a<0] = 100 - a[a<0]

a[a通过使用
np.ufunc
s的
out
和
where
参数，可以避免@akiino解决方案中的临时数组：

np.subtract(100, a, out=a, where=a<0)

比较速度：

In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.random.randn(10000, 2)
In [3]: b = a.copy()  # so the that boolean mask doesn't change

In [4]: %timeit a[b < 0] = 100 - a[b < 0]
307 µs ± 1.53 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [5]: %timeit np.subtract(100, a, out=a, where=b < 0)
260 µs ± 39.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

[1]中的
：将numpy作为np导入
[2]中：a=np.random.randn（10000，2）
在[3]：b=a.copy（）#中，这样布尔掩码就不会改变
在[4]：%timeit a[b<0]=100-a[b<0]
每个回路307µs±1.53µs（7次运行的平均±标准偏差，每个1000个回路）
[5]中：%timeit np.subtract（100，a，out=a，其中=b<0）
每个回路260µs±39.7µs（7次运行的平均±标准偏差，每个1000个回路）

我们看到这里有大约15%的速度提升
您可以通过使用
out
和
where
的
np.ufunc
s参数来避免@akiino解决方案中的临时数组：

np.subtract(100, a, out=a, where=a<0)

比较速度：

In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.random.randn(10000, 2)
In [3]: b = a.copy()  # so the that boolean mask doesn't change

In [4]: %timeit a[b < 0] = 100 - a[b < 0]
307 µs ± 1.53 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [5]: %timeit np.subtract(100, a, out=a, where=b < 0)
260 µs ± 39.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

[1]中的
：将numpy作为np导入
[2]中：a=np.random.randn（10000，2）
在[3]：b=a.copy（）#中，这样布尔掩码就不会改变
在[4]：%timeit a[b<0]=100-a[b<0]
每个回路307µs±1.53µs（7次运行的平均±标准偏差，每个1000个回路）
[5]中：%timeit np.subtract（100，a，out=a，其中=b<0）
每个回路260µs±39.7µs（7次运行的平均±标准偏差，每个1000个回路）

我们看到这里有大约15%的速度提升
a[a<0]=100-a[a<0]
？
a[a<0]=100-a[a<0]
？