查找并替换二维数组中的特定值[关闭]

Question

我有一个很大的二维数组，

array

，每个条目都是一个很大的数字数组 :

import numpy as np

arr = np.array([[0, 0, 0, 4, 4, 0, 4, 4, 4, 0, 3, 0, 4, 0, 3, 0, 4, 0, 3, 3, 0, 0,
    3, 0, 4, 0, 3, 4, 1, 1, 4, 5, 3, 2, 1, 2, 0, 3, 0, 0, 3, 3, 0, 3,
    3, 0, 2, 2, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 0, 4, 0, 0, 4, 2, 4, 3],
   [1, 4, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 1, 1,
    0, 3, 0, 0, 3, 3, 1, 1, 3, 3, 4, 2, 4, 3, 3, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 3,
    0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 3, 5, 5, 3, 1]], dtype=int)

二维数组中的所有数字都从 0-5，我必须以某种方式查找并替换特定数字，例如，所有出现的数字

3

并将其替换为

5

。

谢谢

Answer 1

这可以通过简单的一行代码通过列表理解来完成。

假设你有一个列表：

a = [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]] 并且您想将所有出现的

2

 替换为 

4

:

[[_el if _el != 2 else 4 for _el in _ar] for _ar in a] 另一种选择是使用

numpy 的 where

函数。来自文档字符串：

其中（条件，[x，y]）

返回元素，来自

x

 或 

y

，具体取决于 

condition

。

因此，就您而言（假设您想再次将所有

2

 替换为 

4

）：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3],
   [1, 2, 3],
   [1, 2, 3]])

np.where(a==2, 4, a)

如果你想一次性替换多个值，你可以这样做： 假设您想将

1

 替换为 

3

，将 

3

 替换为 

5

：

ix=np.isin(array, [1,3])
vc=np.vectorize(lambda x: 3 if x == 1 else 5)
np.where(ix, vc(array), array)

如果要替换的值超过 2 个，假设您要将列表

[1,3,5]

 映射到 

[3, 5, -3]

，那么您可以定义一个简单的函数，例如：

old_vals = [1,3,5]
new_vals = [3, 5, -3]
def switch_val(x):
    return new_vals[old_vals.index(x)] if x in old_vals else x

所以：

vc=np.vectorize(switch_val)
vc(array)

我们对函数进行

向量化。

希望有所帮助，编码愉快！

Answer 2

这应该有效

Answer 3

Arr = np.array([[1,2,3],
                [1,2,3],
                [1,2,3]])

然后：

mask = Arr == 2

给出：

mask = np.array([[False,True,False],
                [False,True,False],
                [False,True,False]])

最后，将 2 替换为 4：

newArr[mask] = 4

给出：

Arr = np.array([[1,4,3],
                [1,4,3],
                [1,4,3]])