如何有条件地组合两个相同形状的numpy数组

Question

这听起来很简单，但我想我想得太复杂了。

我想创建一个数组，其元素由两个相同形状的源数组生成，具体取决于源数组中哪个元素更大。

说明：

import numpy as np
array1 = np.array((2,3,0))
array2 = np.array((1,5,0))

array3 = (insert magic)
>> array([2, 5, 0))

我不知道如何生成一个 array3，它结合了 array1 和 array2 的元素来生成一个仅取两个 array1/array2 元素值中的较大者的数组。

任何帮助将不胜感激。谢谢。

Answer 1

我们可以使用 NumPy 内置的 np.maximum，正是为此目的而制作的 -

np.maximum(array1, array2)

另一种方法是在 2D 堆叠数组上使用 NumPy ufunc np.max 并沿第一个轴使用 max-reduce (axis=0) -

np.max([array1,array2],axis=0)

100 万个数据集的时序 -

In [271]: array1 = np.random.randint(0,9,(1000000))

In [272]: array2 = np.random.randint(0,9,(1000000))

In [274]: %timeit np.maximum(array1, array2)
1000 loops, best of 3: 1.25 ms per loop

In [275]: %timeit np.max([array1, array2],axis=0)
100 loops, best of 3: 3.31 ms per loop

# @Eric Duminil's soln1
In [276]: %timeit np.where( array1 > array2, array1, array2)
100 loops, best of 3: 5.15 ms per loop

# @Eric Duminil's soln2
In [277]: magic = lambda x,y : np.where(x > y , x, y)

In [278]: %timeit magic(array1, array2)
100 loops, best of 3: 5.13 ms per loop

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扩展到其他支持的 ufuncs

同样，np.minimum 用于在两个具有相同或可广播形状的数组之间查找元素最小值。所以，要找到array1 和array2 之间的元素最小值，我们需要：

np.minimum(array1, array2)

有关支持此功能的ufuncs 的完整列表，请参阅docs 并查找关键字：element-wise。 Grep-ing 对于那些，我得到了以下 ufunc：

加、减、乘、除、logaddexp、logaddexp2、true_divide、 floor_divide, 电源, 余数, mod, fmod, divmod, heaviside, gcd, lcm，arctan2，hypot，bitwise_and，bitwise_or，bitwise_xor，left_shift， 右移，更大，更大，等于，更少，更少，等于，不等于， 等于，logical_and，logical_or，logical_xor，最大值，最小值，fmax， fmin、copysign、nextafter、ldexp、fmod

Answer 2

如果您的情况变得更加复杂，您可以使用np.where：

import numpy as np
array1 = np.array((2,3,0))
array2 = np.array((1,5,0))
array3 = np.where( array1 > array2, array1, array2)
# array([2, 5, 0])

您可以将array1 > array2 替换为任何条件。如果您想要的只是最大值，请使用@Divakar 的answer。

只是为了好玩：

magic = lambda x,y : np.where(x > y , x, y)
magic(array1, array2)
# array([2, 5, 0])