用另一个列表中的值更改数组（条件）中的值

Question

我有以下清单：

indices
>>> [21, 43, 58, 64, 88, 104, 113, 115, 120]

我希望此列表中这些值的每次出现 -1（如 20、42、57 等）从我拥有的 3D 数组“q”中归零。

我尝试过列表推导、for 和 if 循环（见下文），但我总是收到以下错误：

ValueError：具有多个元素的数组的真值是 模糊的。使用 a.any() 或 a.all()

我无法解决这个问题。

任何帮助都会很棒！

>>> for b in q:
...     for u in indices:
...         if b==u:
...             b==0


>>> for u in indices:
...     q = [0 if x==u else x for x in q]

Answer 1

我认为这是一种简短而有效的方法：

b= b*np.logical_not(np.reshape(np.in1d(b,indices),b.shape))

使用 np.in1d() 我们有一个布尔数组，其中 b 中的元素位于 indices 中。我们将它重塑为b，然后取反，这样我们就有False（或者，如果你愿意，0）我们想要将b归零。只需将此矩阵元素与 b 相乘，就可以了

它的优点是它适用于 1D、2D、3D... 数组

Answer 2

这个怎么样？

indices = range(1, 10)
>>[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

q = np.arange(12).reshape(2,2,3)
array([[[ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5]],

       [[ 6,  7,  8],
        [ 9, 10, 11]]])

def zeroed(row):
    new_indices = map(lambda x: x-1, indices)
    nrow = [0 if elem in new_indices else elem for elem in row]
    return now

np.apply_along_axis(zeroed, 1, q)

array([[[ 0,  0,  0],
        [ 0,  0,  0]],

       [[ 0,  0,  0],
        [ 9, 10, 11]]])

Answer 3

我试过了，它对我有用：

>>> arr_2D = [3,4,5,6]
>>> arr_3D = [[3,4,5,6],[2,3,4,5],[4,5,6,7,8,8]]
>>> for el in arr_2D:
...    for x in arr_3D:
...       for y in x:
...          if y == el - 1:
...             x.remove(y)
... 
>>> arr_3D
[[6], [], [6, 7, 8, 8]]

在这种情况下，用列表推导接缝来做这件事可能有点矫枉过正。

或者归零而不是删除

>>> for el in arr_2D:
...    for x in range(len(arr_3D)):
...       for y in range(len(arr_3D[x])):
...           if arr_3D[x][y] == el - 1:
...               arr_3D[x][y] = 0
... 
>>> arr_3D
[[0, 0, 0, 6], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 6, 7, 8, 8]]

这里是列表理解：

zero_out = lambda arr_2D, arr_3D: [[0 if x in [el-1 for el in arr_2D] else x for x in y] for y in arr_3D]