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超过阈值的高效 NumPy 数组值替换

处理 NumPy 数组时，通常需要将满足特定条件的元素替换为一个特定的值。一种常见的情况是替换大于阈值的值。

阈值替换

将 2D NumPy 数组中超过阈值 T 的所有值替换为值 x ，您可以使用 NumPy 的花式索引，如下所示：

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

此方法高效且简洁，非常适合大型数组。

与 For-Loop 方法的比较

问题中提到的for循环方法需要迭代整个数组。这种方法速度慢且效率低，特别是对于大型数组。另一方面，花式索引同时对整个数组进行操作，从而显着加快执行时间。

用法示例

考虑一个 500 x 500 随机矩阵，其中我们希望将所有大于 0.5 的值替换为 5：

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

与 for 循环方法相比，此操作只花费一小部分时间。

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