Python 根据条件更新Numpy数组

我有一个numpy数组- 简短示例-

array([[1, 0, 0, 1, 1, 1],
       [1, 0, 0, 1, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0, 1],
       [1, 1, 1, 1, 0, 1],
       [1, 0, 0, 1, 0, 1]])

我需要更新阵列，以便-

我将第一个0更新为1

我将第一个0之后的所有值更新为0

因此，对于上述数组，输出将如下所示-

array([[1, 1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0, 0]])

我可以通过两个步骤实现这一点-

创建第一个0索引的数组- 零#u索引=（（origArray==0）.argmax（axis=1）+1）#+1以获得（索引+1）1s

使用列表理解创建输出 [1]a+[0]（6-a）表示零指数中的a]

---

但是，大约1Mil行需要花费大量时间。

使用

cumsum

计算到目前为止，我们在每行中看到的零数：

c = (x == 0).cumsum(axis=1)

给你：

array([[0, 1, 2, 2, 2, 2],
       [0, 1, 2, 2, 3, 4],
       [0, 0, 0, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 3, 4, 4],
       [0, 0, 0, 0, 1, 1],
       [0, 1, 2, 2, 3, 3]])

请注意，包含

1

的位置大多是我们需要设置为

1

的位置，但倒数第二行有两个

1

s，因为它以

1，0

结尾。用第二个

cumsum

解决这个问题

c = c.cumsum(axis=1)

最后，使用

np。选择
以获得结果：

np.select([c == 1, c > 1], [1, 0], 1)

这将提供所需的输出：

array([[1, 1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0, 0]])

或者，更简单但不太灵活：

(c <= 1).astype(int)

（c工作得更快。谢谢！