Numpy数组：多条件赋值答案

【问题标题】：Numpy arrays: multi conditional assignmentNumpy数组：多条件赋值
【发布时间】：2021-06-17 19:36:23
【问题描述】：

我有两个 Numpy 数组如下：

>>> x
array([[0, 3, 3],
       [3, 3, 3],
       [0, 3, 3]])
>>> y
array([[0, 0, 0],
       [0, 2, 2],
       [0, 2, 2]])

比较x和y，我希望比较结果根据以下条件赋值：

所以参考上面的例子，我希望结果是：

>>> result
array([[0, 3, 3],
       [3, 2, 2],
       [0, 2, 2]])

注意：数组大小是可变的。我只以3 x 3 数组为例。 x 和 y 将具有相同的大小。

如何使用 Numpy 进行这种替换/赋值操作？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用内置选择进行多条件替换：

np.select([(x!=0)&(y!=0), (x==0)!=(y==0), (x==0)&(y==0)],[np.minimum(x,y), x+y, 0])

输出：

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

虽然您可以将此多条件转换为单个条件，并在最后两个条件中使用加法，但输出相同：

np.where((x!=0)&(y!=0), np.minimum(x,y), x+y)

【讨论】：

【解决方案2】：

这里有一个解决方案：

tmp = np.where(x == 0, y, x) # Rule 2 and 3
result = np.where((x != 0) & (y != 0), np.minimum(x, y), tmp) # Rule 1

result 中的输出：

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

【讨论】：