numpy替换数组中的负值

Question

任何人都可以建议用0替换数组中的所有负值的简单方法吗？

我正在使用numpy数组完成一个完整的块

例如

a = array([1, 2, 3, -4, 5])

我需要回来

[1, 2, 3, 0, 5]

a < 0 得到:

[False, False, False, True, False]

这就是我被困的地方 - 如何使用这个数组来修改原始数组

Answer 1

你在那里.尝试:

In [4]: a[a < 0] = 0

In [5]: a
Out[5]: array([1, 2, 3, 0, 5])

Answer 2

试试numpy.clip:

>>> import numpy
>>> a = numpy.arange(-10, 10)
>>> a
array([-10,  -9,  -8,  -7,  -6,  -5,  -4,  -3,  -2,  -1,   0,   1,   2,
         3,   4,   5,   6,   7,   8,   9])
>>> a.clip(0, 10)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

你可以只用下半部分剪辑clip(0).

>>> a = numpy.array([1, 2, 3, -4, 5])
>>> a.clip(0)
array([1, 2, 3, 0, 5])

你可以只剪辑上半部分clip(max=n).(这比我之前的建议要好得多,其中涉及传递NaN给第一个参数并使用out强制类型.):

>>> a.clip(max=2)
array([ 1,  2,  2, -4,  2])

另一个有趣的方法是使用where:

>>> numpy.where(a <= 2, a, 2)
array([ 1,  2,  2, -4,  2])

最后,考虑一下艾克斯的回答.我更喜欢clip简单的操作,因为它是自我记录的,但他的答案更适合更复杂的操作.

Answer 3

另一个不使用numpy的极简主义Python解决方案:

[0 if i < 0 else i for i in a]

无需定义任何额外功能.

a = [1, 2, 3, -4, -5.23, 6]
[0 if i < 0 else i for i in a]

收益率:

[1, 2, 3, 0, 0, 6]