Wie man eine doppelte for-Schleife mit Maske und Indizierung ersetzt?

Question

Ich habe ein paar verschachtelte for-Schleifen, die das Richtige tun (maskierte Kopie des Arrays). Allerdings ist die Performance zu langsam, und ich denke, dass es einen besseren pythonischen Weg geben muss. Das Ziel ist, mithilfe der Maske zu bestimmen, wann Daten aus der Quelle kopiert werden sollen, wobei coord als Index in die Quelle verwendet wird. Der Looping-Code, der funktioniert, ist unter:

import numpy as np 
dest = np.zeros((4,4,2)) 
source = range(32) 
source = np.reshape(source,(4,4,2)) 
mask = np.ones((4,4),bool) 
mask[1,0] = 0 
coord = np.ones((4,4,2),int) 

for y in range (0,dest.shape[0]): 
    for x in range (0, dest.shape[1]): 
     if np.all(mask[y,x]): 
      dest[y,x] = source[coord[y,x,0], coord[y,x,1]] 

print dest 

Nach dem Laufen, sieht dest wie folgt aus:

[[[ 10. 11.] 
    [ 10. 11.] 
    [ 10. 11.] 
    [ 10. 11.]] 
[[ 0. 0.] 
    [ 10. 11.] 
    [ 10. 11.] 
    [ 10. 11.]] 
[[ 10. 11.] 
    [ 10. 11.] 
    [ 10. 11.] 
    [ 10. 11.]] 
[[ 10. 11.] 
    [ 10. 11.] 
    [ 10. 11.] 
    [ 10. 11.]]] 

source[1,1] wird auf alle dest kopiert, mit Ausnahme von dest[1,0] weil mask[1,0]-False gesetzt. Der Rest von mask ist True. Kann mir bitte jemand zeigen, wie man die Loops durch etwas effizienteres ersetzt?

Answer 1

Verwenden Sie numpy.where. Sie müssen mask eine zusätzliche Dimension hinzufügen, so wird es broadcast.

dest = np.where(mask[:,:,None], source[coord[:,:,0], coord[:,:,1]], dest) 

Oder falls:

dest = np.where(mask[:,:,None], source[coord[:,:,0], coord[:,:,1]], np.zeros((4,4,2)))