用不同的随机数替换二维数组中的值答案

【问题标题】：Replace values in a 2D array with different random numbers用不同的随机数替换二维数组中的值
【发布时间】：2016-06-21 14:46:29
【问题描述】：

我有一个二维数组（图像），我想用某个范围内的随机数替换大于某个阈值的数组值。我的尝试是使用 numpy.random.uniform，所以

Z[Z > some_value] = uniform(lower_limit,upper_limit)

但是我发现这会将所有高于阈值的值替换为相同的随机值。我想用不同的随机值替换所有高于阈值的数组值。

我认为这需要对整个数组进行一些交互，如果满足条件，我需要为其生成一个随机值。我该怎么做？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您是正确的，迭代将是正确的方法。让我们做一个list comprehension。

[uniform(lower_limit, upper_limit) if i > some_value else i
 for i in Z]

让我们一步一步来。取一个单独的值。如果大于阈值，则使用随机生成的，否则使用原始值。

uniform(lower_limit, upper_limit) if i > some_value else i

对 Z 中的每个元素重复此操作

for i in Z

对于二维数组，嵌套多个推导。想象一下，上面的解决方案是在一行中点击所有内容，然后对每一行重复。

[[uniform(lower_limit, upper_limit) if i > some_value else i
  for i in row]
  for row in Z]

【讨论】：

在实现这个之后我得到了错误ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous.我猜这是因为它是一个二维数组？有没有办法使用上面的列表理解进行迭代并保留数组（2d）的形状而不必将其转换为 1d 数组？
@maelstromscientist 我的道歉，更新了新的例子。对 2D 数组中的每个 1D 数组进行迭代（当然使用列表推导）应该适合您。
没关系，我在变量名上犯了一个愚蠢的错误，一旦修复它就很好用。谢谢！
嗯。不知道。可能是时候将有问题的代码分开了。 def small_or_random(num): ... 然后将理解简化为[[small_or_random(i) for i in row] for row in Z]。这应该更容易调试/推理。
@maelstromscientist 您应该开始习惯 numpy 提供的机制来一次处理整个数组，而不是通过循环或使用列表理解来逐个元素地进行操作。它在速度和可读性方面都是有利的。看我的回答。

【解决方案2】：

检查uniform 的第三个参数。使用size=N 将产生一个长度为N 的随机值数组。因此

z[z>some_value] = np.random.uniform(lower, upper, len(z>some_value))

会做你想做的。

【讨论】：