numpy Element in einer bestimmten Zeile ändern, die einem Kriterium entsprechen

Question

So habe ich eine Matrix und ich möchte eine bedingte Änderung nur für eine bestimmte Spalte anwenden.

Beispiel:

array([[ 0.15293227, -1.50167614, -1.04974543], 
     [ 1.25396778, 0.21520081, 0.39136217], 
     [-1.1272423 , 1.18971277, 0.19569736]]) 

Nun, wie in letzten Spalte alle Element zu setzen, der größer als 0 bis 1 sind?

Answer 1

Hier ist ein Ansatz

In [2]: a[:, -1] = a[:, -1] > 0 

In [3]: a 
Out[3]: 
array([[ 0.15293227, -1.50167614, 0.  ], 
     [ 1.25396778, 0.21520081, 1.  ], 
     [-1.1272423 , 1.18971277, 1.  ]]) 

und wenn Sie für die negativen Einträge wollen nicht auf Null gesetzt werden, hier ist eine facetious Alternative:

In [4]: a[:, -1] = a[:, -1] ** (a[:, -1] < 0) 

In [5]: a 
Out[5]: 
array([[ 0.15293227, -1.50167614, -1.04974543], 
     [ 1.25396778, 0.21520081, 1.  ], 
     [-1.1272423 , 1.18971277, 1.  ]]) 

Als Antwort auf Ihren Kommentar Nehmen wir an, Sie möchten einen benutzerdefinierten Gleitkommawert festlegen, der nur bei den positiven Einträgen eingefügt wird (während die negativen Einträge allein gelassen werden).

In [6]: float_to_insert_at_positives = 3.14159 

In [7]: (float_to_insert_at_positives - a[:, -1]) * (a[:, -1] > 0) + a[:, -1] 

Out[7]: array([-1.04974543, 3.14159 , 3.14159 ]) 

In [8]: a[:, -1] = (float_to_insert_at_positives - a[:, -1]) * (a[:, -1] > 0) + 
... a[:, -1] 

In [9]: a 
Out[9]: 
array([[ 0.15293227, -1.50167614, -1.04974543], 
     [ 1.25396778, 0.21520081, 3.14159 ], 
     [-1.1272423 , 1.18971277, 3.14159 ]]) 

Answer 2

Sind Sie auf der Suche nach so etwas?

import numpy as np 
list_1=np.array([[ 0.15293227, -1.50167614, -1.04974543], 
     [ 1.25396778, 0.21520081, 0.39136217], 
     [-1.1272423 , 1.18971277, 0.19569736]]) 

for i in list_1: 
    if i[-1:][0]>0: 
     i[i.tolist().index(i[-1:])]=1 

print(list_1) 

Ausgang:

[[ 0.15293227 -1.50167614 -1.04974543] 
[ 1.25396778 0.21520081 1.  ] 
[-1.1272423 1.18971277 1.  ]] 

Just for fun in einer Zeile, die Sie so etwas tun kann:

[i.__setitem__(i.tolist().index(i[-1:]),1) for i in list_1 if i[-1:][0]>0] 

Ausgang:

[[ 0.15293227 -1.50167614 -1.04974543] 
[ 1.25396778 0.21520081 1.  ] 
[-1.1272423 1.18971277 1.  ]] 

Answer 3

Aktuelle Antworten sehen zu kompliziert aus. Dies kann durch die Kombination von boolescher und "normaler" Indexierung wesentlich vereinfacht werden.

In [1]: import numpy as np 

In [2]: a = np.array([[ 0.15293227, -1.50167614, -1.04974543], 
    ...:    [ 1.25396778, 0.21520081, 0.39136217], 
    ...:    [-1.1272423 , 1.18971277, 0.19569736]]) 

Boolean Array mit Ihrem Zustand für die letzte Spalte:

In [3]: mask = a[:, -1] > 0. 
    ...: mask 
Out[3]: array([False, True, True], dtype=bool) 

nun mit Kombination von boolean-Array mit dem Schneiden Sie den gewünschten Wert zuweisen:

In [4]: a[mask, -1] = 1 
    ...: a 
    ...: 
Out[4]: 
array([[ 0.15293227, -1.50167614, -1.04974543], 
     [ 1.25396778, 0.21520081, 1.  ], 
     [-1.1272423 , 1.18971277, 1.  ]]) 

Mehr auf Indizierung mit Numpy kann here gefunden werden.