Wie kann man hochwertige Elemente in NumPy-Arrays effizient ersetzen?

Effizientes Ersetzen hochwertiger Elemente in NumPy-Arrays

Problem:

In einem zweidimensionalen NumPy-Array Sie Sie möchten Werte über einem Schwellenwert (z. B. T = 255) durch einen bestimmten Wert (z. B. x = 255) ersetzen. Ein herkömmlicher Ansatz beinhaltet eine zeitaufwändige For-Schleife.

Lösung:

NumPy bietet eine prägnante und effiziente Lösung, die eine explizite Schleife überflüssig macht. Durch die Nutzung der Fancy-Indizierung können Sie den Ersetzungsvorgang ganz einfach durchführen:

<code class="python">arr[arr > 255] = x</code>

Diese einzelne Codezeile ersetzt alle Elemente im Array, die die Bedingung (> 255) erfüllen, durch den angegebenen Wert (x).

Leistung:

Der Fancy-Indizierungsansatz ist deutlich schneller als die For-Loop-Methode, wie Zeitmessungen zeigen. Bei einer 500 x 500-Zufallsmatrix dauert das Ersetzen von Werten größer als 0,5 durch 5 mit der Fancy-Indizierung durchschnittlich 7,59 Millisekunden:

<code class="python">import numpy as np
A = np.random.rand(500, 500)
%timeit A[A > 0.5] = 5</code>

Vorteile:

• Prägnanz: Die Fancy-Indizierungslösung ist äußerst prägnant und erfordert nur eine einzige Codezeile.
• Effizienz: Sie ist deutlich schneller als der For-Loop-Ansatz.
• Klarheit: Die Syntax ist unkompliziert und leicht verständlich.

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