Python numpy数组中的快速值交换

这应该很简单，但对我来说似乎花费了大量的时间：我有一个只有两个值的numpy数组（例如0和255），我想用这种方式反转矩阵，所有值交换（0变成255，反之亦然）。矩阵大约有2000个大条目，所以这是一项严肃的工作！我首先尝试了numpy.invert方法，这与我的预期不完全一样。因此，我试图通过“存储”这些值并覆盖它们来实现这一点：

for i in range(array.length):
            array[i][array[i]==255]=1
            array[i][array[i]==0]=255
            array[i][array[i]==1]=0

---

它的行为与预期的一样，但需要很长时间（我猜是因为for循环？）。如果我将其实现为多线程计算，每个线程“反转”一个更小的子数组，会更快吗？或者还有其他更方便的方法吗？

要交换0和255，如果数据类型是整数类型之一，可以使用XOR

array ^= 255

“我首先尝试了numpy.invert方法，这与我的预期不完全一样。”

Numpy.invert正是您所需要的。你能描述一下发生了什么事吗？您是否使用无符号字节进行存储，而不是使用有符号数据类型或整数

Unsigned byte+numpy.invert应该完全满足您的要求

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[您还应该看到使用无符号字节而不是更长或有符号数据类型的numpy的性能更快]

除了@JanneKarila和@EOL的优秀建议之外，值得展示一种更有效的使用掩码进行交换的方法

如果您的比较比简单地交换两个值更复杂，那么使用布尔掩码通常更有用，但您的示例以次优方式使用它

目前，您正在制作上述示例中布尔“掩码”数组的多个临时副本（例如，

数组[i]==blah

），并执行多个赋值。您可以通过只创建一次“掩码”布尔数组并反转它来避免这种情况

如果您有足够的ram用于临时复制（of

bool

dtype），请尝试以下操作：

mask = (data == 255)
data[mask] = 0
data[~mask] = 255

for i in range(len(array)):
     mask = (array[i] == 255)
     array[mask] = 0
     array[~mask] = 255

或者（等效地）可以使用

numpy。其中

：

data = numpy.where(data == 255, 0, 255)

如果您使用循环来避免生成完整的临时副本，并且需要保留ram，请将循环调整为类似以下内容：

mask = (data == 255)
data[mask] = 0
data[~mask] = 255

for i in range(len(array)):
     mask = (array[i] == 255)
     array[mask] = 0
     array[~mask] = 255

所有这些都已经说过，在这种情况下，减法或异或都是可行的方法，特别是如果您在适当的位置执行操作的话

您只需执行以下操作：

arr_inverted = 255-arr

这将逐个转换所有元素（255表示0，0表示255）。更一般地说，如果只有两个值a和b，“反转”只需使用

（a+b）-arr

。如果这两个值不是整数（如浮点数或复数），此也有效

正如Jaime指出的，如果内存是一个问题

subtract（255，arr，out=arr）

将

arr

的值交换到位

如果数组中通常有整数，Janne Karila的XOR就地解决方案的优点是比上面建议的就地差分解决方案更简洁。它可以概括为

arr^=（a^b）

，用于交换两个整数

a

和

b

两种方法之间的执行时间相似（通过IPython使用200×200×200的

uint8

整数数组）：

---

如果您的数组是类型

uint8

，

arr\u inversed=~a

需要相同的时间来交换0和255（

~

运算符反转所有位），并且不太通用，因此不值得（使用200×200×200数组进行测试）。

这只适用于

uint8

，通常不适用于无符号整数。OP的数组可能不是

uint8

。你好，乔。谢谢你的评论，但实际上我没有说“一般无符号整数”，我说的是无符号字节，即uint8。如果他只存储0和255，那么OP可能正在使用uint8。不过，将它们打包成1/0更有意义。@那个家伙欢迎来到！你是对的，但@Joe只是想澄清一下，因为OP（或我自己，例如）可能不清楚你的确切意思。在回答中尽量明确，例如说“如果您使用的是无符号字节（

uint8

），则反转应该有效，因此可能您使用的是有符号数据类型或整数。”顺便说一句，要通知Joe，您必须在他的名字前面加@，如@Joe。这仅在数组包含整数时有效，这从问题上看并不明显。不过，没有否决票。：）事实上，最简单的想法就是最有效的想法！谢谢！旁注：我建议不要使用

array

作为数组的名称：NumPy用户希望

array

的意思是

NumPy.array

。此外，当您在numpy导入*（或pylab导入*）的

之后将代码粘贴到shell中时，您的变量会阴影numpy的
数组
。我在这里使用数组只是为了清除输入类型；）如果内存是一个问题，
np.subtract（255，arr，out=arr）
将就地执行您的方法。这两种方法都避免了OP使用
==1
掩码进行第三次复制。