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超過閾值的高效NumPy 數組值替換

處理NumPy 數組時，通常需要將滿足特定條件的元素替換為特定條件的元素替換為特定的值。常見的情況是替換大於閾值的值。

閾值替換

將2D NumPy 數組中超過閾值T 的所有值替換為值x ，您可以使用NumPy 的花式索引，如下所示：

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

此方法高效且簡潔，非常適合大型陣列。

與 For-Loop 方法的比較

問題中提到的for循環方法需要迭代整個陣列。這種方法速度慢且效率低，特別是對於大型陣列。另一方面，花式索引同時對整個陣列進行操作，從而顯著加快執行時間。

用法範例

考慮一個500 x 500 隨機矩陣，其中我們希望將所有大於0.5 的值替換為5：

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

與for 迴圈方法相比，此操作只花費一小部分時間。

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