如何高效替换 NumPy 数组中的高值元素？

高效替换 NumPy 数组中的高值元素

问题：

在二维 NumPy 数组中，您想要用特定值（例如 x = 255）替换大于阈值（例如 T = 255）的值。传统方法涉及耗时的 for 循环。

解决方案：

NumPy 提供了一种简洁高效的解决方案，无需显式循环。通过利用 Fancy 索引，您可以轻松执行替换操作：

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

这一行代码将数组中满足条件（> 255）的所有元素替换为指定值（x）。

性能：

Fancy 索引方法明显快于 for 循环方法，如计时测量所示。对于 500 x 500 随机矩阵，使用 Fancy 索引将大于 0.5 的值替换为 5 平均需要 7.59 毫秒：

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

优点：

• 简洁： Fancy 索引解决方案非常简洁，只需要一行代码。
• 效率：它比 for 循环方法要快得多。
• 清晰度：语法简单易懂。

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