Python 限制遮罩值频率的numpy遮罩阵列

从数组开始：

a = np.array([1,1,1,2,3,4,5,5])

和一个过滤器：

m = np.array([1,5])

我现在正在制作一个面具，包括：

b = np.in1d(a,m)

正确返回：

array([ True,  True,  True, False, False, False,  True,  True], dtype=bool)

我需要将唯一值的布尔值

True

s的数量限制为最大值2，以便1只被屏蔽两次而不是三次）。然后，结果掩码将出现（无论第一个实数

True

值的顺序如何）：

或

或

---

理想情况下，这是一种在有限频率值上的“随机”掩蔽。到目前为止，我试图随机选择数组中的原始唯一元素，但实际上掩码选择

True

值，而不管它们的频率如何。

对于未排序输入数组的一般情况，这里有一种基于-

样本运行-

In [37]: a
Out[37]: array([5, 1, 4, 2, 1, 3, 5, 1])

In [38]: m
Out[38]: [1, 2, 5]

In [39]: N
Out[39]: 2

In [40]: out
Out[40]: array([ True, True, False, True, True, False, True, False], dtype=bool)

---

对不起，这只限于2号的m吗？对于较大的尺寸有没有通用的方法？实际上，将m改为[1,2]会导致错误的结果。@FabioLamanna是的，这确实是一个错误。请检查编辑。

array([ True,  False,  True, False, False, False,  True,  True], dtype=bool)

array([ False,  True,  True, False, False, False,  True,  True], dtype=bool)

N = 2 # Parameter to decide how many duplicates are allowed

sortidx = a.argsort()
idx = np.searchsorted(a,m,sorter=sortidx)[:,None] + np.arange(N)
lim_counts = (a[:,None] == m).sum(0).clip(max=N)
idx_clipped = idx[lim_counts[:,None] > np.arange(N)]
out = np.in1d(np.arange(a.size),idx_clipped)[sortidx.argsort()]

In [37]: a
Out[37]: array([5, 1, 4, 2, 1, 3, 5, 1])

In [38]: m
Out[38]: [1, 2, 5]

In [39]: N
Out[39]: 2

In [40]: out
Out[40]: array([ True, True, False, True, True, False, True, False], dtype=bool)