用于绝对值的Python numpy布尔掩码

假设您有一个numpy数组（n，n）

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用-5到5之间的随机整数填充x。是否有一种方法可以使用布尔掩码，使我所有的0值变为1，所有的非零数字变为0？（即，如果[index]>0或[index]，您可以使用列表理解来实现此功能

bool_x=[0如果y！=0，则x中的y为1。重塑（25,1）]

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如果你要加快速度，尽管考虑是否真的需要数组为5x5，然后转换，或者如果你可以<代码> NP.A朗格（25），直接应用列表理解，然后进行重塑。所有这些重塑都会让你付出一定的代价。

首先，你不需要使用重塑，你可以像这样直接创建你的随机矩阵：

M = np.random.randint(-5,5,(2,2))

M[M==1]=10
M[M==0]=1
M[M==10]=0

然后，如果你想进行替换，你可以这样做你的索引：

M = np.random.randint(-5,5,(2,2))

M[M==1]=10
M[M==0]=1
M[M==10]=0

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首先，您可以使用以下命令直接实例化阵列：

要真正完成任务，可能需要输入cast To bool，输入cast back，然后否定

res = 1 - x.astype(bool).astype(int)

或者，您可以更明确一点：

x[x != 0] = 1
res = 1 - x

但第二种方法似乎需要两倍多的时间：

>>> n = 1000
>>> a = np.random.randint(-5, 6, (n, n))
>>> %timeit a.astype(bool).astype(int)
1000 loops, best of 3: 1.58 ms per loop
>>> %timeit a[a != 0] = 1
100 loops, best of 3: 4.61 ms per loop

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您可以使用与

0

的简单比较为我们提供一个布尔数组，然后使用

+0

转换为

int

数据类型，或者使用

.astype（int）

进行类型转换。因此，我们有两种方法

方法#1:

(x==0)+0

(x==0).astype(int)

方法#2:

(x==0)+0

(x==0).astype(int)

运行时测试

本节比较前面提到的两种方法的运行时，并包括 将

x

转换为布尔数据类型的-

案例1：

案例2：

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似乎

（x==0）。aType（int）

执行得很好！

谢谢，这个方法按照我希望的方式工作。