【发布时间】:2019-04-27 04:29:46
【问题描述】:
我想做这样的事情。
import numpy
# Create a 10x10 array of random numbers.
example_array = numpy.random.random_integers(0, 10, size=(10, 10))
# Locate values that equal 5 and turn them into a new random number.
example_array[example_array == 5] = numpy.random.random_integers(0, 10)
问题出在最后一行。它将单个随机数应用于所有屏蔽值,而不是每个值一个新的随机数。例如,如果选择数字 2,则 == 5 的所有值都变为 2。我希望它们中的每一个都有一个全新的值,而不是所有它们都具有相同的随机值。我希望这是有道理的!请指教。
如有任何混淆,我们深表歉意。我还没有掌握 numpy 术语。
这是另一个可能有帮助的例子。
# Before replacing 5's with a random number.
array=[4, 5, 5,
5, 2, 3,
5, 4, 5]
# After replacing 5's with a random number.
array=[4, 1, 4,
7, 2, 3,
2, 4, 8]
这似乎应该很容易做到,但我不知道如何有效地做到这一点。为了提高速度,我想使用面具来做到这一点。我目前的工作(而且超级慢!)方法是循环数组并为任何需要随机化的值掷骰子。
【问题讨论】:
标签: python arrays numpy vectorization mask