Python 将二维数组中的最大值更新为-1

我有一个二维阵列：

L = array([[ 4,  5,  3, 10,  1],
           [10,  1, 10, 10,  5],
           [ 1,  6,  3,  2,  7],
           [ 5,  1,  1,  5,  1],
           [ 8,  8,  8, 10,  5]])

我需要将最大值更改为-1。结果数组如下所示：

R = array([[ 4,  5,  3, -1,  1],
           [-1,  1, -1, -1,  5],
           [ 1,  6,  3,  2,  7],
           [ 5,  1,  1,  5,  1],
           [ 8,  8,  8, -1,  5]])

---

我的数组L将是一个5*5大小的随机数组。。我如何做到这一点？

使用纯Python而不使用Numpy，我会这样做

>>> import numpy as np
>>> L = np.array([[ 4,  5,  3, 10,  1],
...               [10,  1, 10, 10,  5],
...               [ 1,  6,  3,  2,  7],
...               [ 5,  1,  1,  5,  1],
...               [ 8,  8,  8, 10,  5]])
>>> R = L.copy()
>>> R[R==R.max()]=-1
>>> R
array([[ 4,  5,  3, -1,  1],
       [-1,  1, -1, -1,  5],
       [ 1,  6,  3,  2,  7],
       [ 5,  1,  1,  5,  1],
       [ 8,  8,  8, -1,  5]])

# 1) the list as supplied
L = [[ 4,  5,  3, 10,  1],
     [10,  1, 10, 10,  5],
     [ 1,  6,  3,  2,  7],
     [ 5,  1,  1,  5,  1],
     [ 8,  8,  8, 10,  5]]

# 2) helper function
def check(item, row, L):
    maximum = max([x for y in L for x in y])
    return -1 if item is maximum else item

# 3) apply the check to all elements of L, save as R
R = [[check(item,row,L) for item in row] for row in L]

结果

>>> R

[[ 4,  5,  3, -1,  1],
 [-1,  1, -1, -1,  5],
 [ 1,  6,  3,  2, -1],
 [-1,  1,  1, -1,  1],
 [ 8,  8,  8, -1,  5]]

---

你需要提供你迄今为止所做的努力。我现在不能测试它，但我认为np.where不是完全需要的。如果我没有错的话，R[R==R.max]=-1也应该做这项工作。这只考虑每行的最大值。感谢@iluengo，我已经修复了最大值确定为整个集合的最大值，而不是每行的最大值。现在它可以工作了：D但是，您可以只计算一次最大值，而不是每行一次。只是一些改进的建议，希望你不要太恨我。