Замените элементы массива NumPy другим элементом
Предположим, у меня есть случайно сгенерированный трехмерный массив srouceArray:
ex: np.random.rand(3, 3, 3)
array([[[0.61961383, 0.26927599, 0.03847151],
[0.03497162, 0.77748313, 0.15807293],
[0.15108821, 0.36729448, 0.19007034]],
[[0.67734758, 0.88312758, 0.97610746],
[0.5643174 , 0.20660141, 0.58836553],
[0.59084109, 0.77019768, 0.35961768]],
[[0.19352397, 0.47284641, 0.97912889],
[0.48519117, 0.37189048, 0.37113941],
[0.94934848, 0.92755083, 0.52662299]]])
Я хотел бы случайным образом заменить элементы третьего измерения все нулями.
Ожидаемый массив:
array([[[0, 0, 0],
[0.03497162, 0.77748313, 0.15807293],
[0.15108821, 0.36729448, 0.19007034]],
[[0.67734758, 0.88312758, 0.97610746],
[0 , 0, 0],
[0.59084109, 0.77019768, 0.35961768]],
[[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0.94934848, 0.92755083, 0.52662299]]])
Я думал о создании «маски»? используя random
np.random.choice([True, False], sourceArray.shape, p=[...])
и каким-то образом преобразовать его в трехмерный массив, где False=[0, 0, 0] и True=[1, 1, 1] и умножить на источник...
Но я не знаю, как добиться этого преобразования. Бьюсь об заклад, есть более простой способ, о котором я не знаю.
@pmarcol обновил примеры текущего массива и ожидаемого массива. [0, 0, 0] в ожидаемом массиве является случайным.
Ответы 3
Если я правильно понял структуру данных, могу использовать это (это изменит исходный массив):
import numpy as np
l = np.random.rand(5, 4, 3)
m = np.random.choice([True, False], size=(l.shape[0], l.shape[1]))
l[m] = [0, 0, 0]
l
array([[[0.62551611, 0.26268253, 0.51863006],
[0. , 0. , 0. ],
[0.45038189, 0.97229114, 0.63736078],
[0. , 0. , 0. ]],
[[0.54282399, 0.14585025, 0.80753245],
[0. , 0. , 0. ],
[0. , 0. , 0. ],
[0.18190234, 0.19806439, 0.3052623 ]],
[[0. , 0. , 0. ],
[0.46409806, 0.39734112, 0.21864433],
[0. , 0. , 0. ],
[0.65046231, 0.78573179, 0.76362864]],
[[0.05296007, 0.50762852, 0.18839052],
[0.52568072, 0.8271628 , 0.24588153],
[0.92039708, 0.8653368 , 0.96737845],
[0. , 0. , 0. ]],
[[0. , 0. , 0. ],
[0.37039626, 0.64673356, 0.01186108],
[0. , 0. , 0. ],
[0. , 0. , 0. ]]])
Это было именно то, что я хотел. Не могли бы вы порекомендовать мне, где я могу прочитать больше о том, что здесь происходит?
@MartynasJurkus Я только что исправил и продолжил ваше решение на основе применения маски. По сути, мы переназначаем значения по индексам, предоставленным маской. Возможно, вы можете начать с этого docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.indexing.html и, в частности, с части «массивы индексов масок».
Мне также нравится подход @Masoud, который использует свойства умножения.
Этот подход np.random.choice позволяет использовать вероятности через p=[]
Вы можете сделать это следующим образом:
a = np.ones((3, 3, 3)) # your original array
b = a.reshape((-1,3)) # array of just rows from 3rd dim
temp = np.random.random(b.shape[0]) # get random value from 0 to 1 for each row from b
prob = 0.4 # up to you - probability of making a row all zeros
mask = temp<prob
b[mask]=0
result = b.reshape(a.shape) # getting back to original shape
Пример вывода:
[[[0. 0. 0.]
[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]
[0. 0. 0.]]
[[0. 0. 0.]
[1. 1. 1.]
[0. 0. 0.]]]
Математически можно сгенерировать другой случайный массив 0-1, умножить на исходный массив:
import numpy as np
ar = np.random.rand(3,3,3)
ar2 = np.random.randint(2, size = (3,3,1))
ar3 = ar*ar2
Шаблон в вашем примере ожидаемого массива мне не ясен. Не могли бы вы привести пример в массиве 3x3x3?