Nic*_*ick 3 python optimization boolean-logic numpy slice
我有一些Python代码,我正在尝试优化.它处理两个相同大小的2D阵列(它们的大小可以是任意的).第一个数组充满了任意布尔值,第二个数组充满了0到1之间的半随机数.
我要做的是根据修饰符数组中的值更改二进制值.这是一个工作正常的代码片段,并封装了我在两个for循环中尝试做的事情:
import numpy as np
xdim = 3
ydim = 4
binaries = np.greater(np.random.rand(xdim,ydim), 0.5)
modifier = np.random.rand(xdim,ydim)
for i in range(binaries.shape[0]):
for j in range(binaries.shape[1]):
if np.greater(modifier[i,j], 0.2):
binaries[i,j] = False
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我的问题:有更好的(或更合适的)方法吗?我宁愿使用切片而不是嵌套for循环,但比较和布尔逻辑让我觉得这可能是最好的方法.
binaries &= ~(modifier > 0.2)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
modifiler > 0.2
创建二进制数组,~
运算符不做布尔值,并&=
做布尔值and
.
注意 ~
&=
是按位运算符,但您可以将它们用作布尔运算符.