根据条件替换numpy数组中的最小元素答案

【问题标题】：Replacing minimum element in a numpy array subject to a condition根据条件替换numpy数组中的最小元素
【发布时间】：2015-10-27 14:43:28
【问题描述】：

我需要替换一个 numpy 数组的元素，以验证一个条件的另一个 numpy 数组的最小值。请参阅以下最小示例：

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
label = np.array([0, 0, 1, 1, 2])
cond = (label == 1)
label[cond][np.argmin(arr[cond])] = 3

我希望这个标签现在是

 array([0,  0,  3,  1, 2])

相反，我得到了

 array([0,  0,  1,  1, 2])

这是numpy arrays are not updated with double slicing 已知事实的结果。

无论如何，我无法弄清楚如何以简单的方式重写上面的代码。有什么提示吗？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

您正在使用该索引链接触发NumPy's advanced indexing，因此分配不会通过。为了解决这个问题，一种方法是存储与掩码对应的索引，然后使用索引。这是实现 -

idx = np.where(cond)[0]
label[idx[arr[idx].argmin()]] = 3

示例运行 -

In [51]: arr = np.array([5, 4, 5, 8, 9])
    ...: label = np.array([0, 0, 1, 1, 2])
    ...: cond = (label == 1)
    ...: 

In [52]: idx = np.where(cond)[0]
    ...: label[idx[arr[idx].argmin()]] = 3
    ...: 

In [53]: idx
Out[53]: array([2, 3])

In [54]: label
Out[54]: array([0, 0, 3, 1, 2])

【讨论】：