修改2D numpy数组中的行后的所有元素

szqfcxe2 于 9个月前发布在其他

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如果我有一个2d numpy（整数，d也是整数）数组，如

[[0 1 2 d]
 [3 4 d 5]
 [6 d 7 8]]

字符串
我怎么能0所有元素（按行）后d（和包括）每行？
我已经使用了for循环，但我想知道是否有一个通过numpy的向量化方法。我刚刚看到，也许你可以减去一个三角矩阵：

[[0 0 0 d]
 [0 0 d 5]
 [0 d 7 8]]

型
但这并不能解决我的问题，因为它需要将d之前的值归零。
编辑：
repr（array）

array([[0, 1, 2, d],
   [3, 4, d, 5],
   [6, d, 7, 8]], dtype=int64)

型

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/77728732/modifying-all-elements-on-a-row-after-a-delimiter-in-a-2d-numpy-array

1条答案

按热度按时间

tzdcorbm1#

IIUC，你可以用cumsum制作一个掩码，并用它来屏蔽where的前导值：

d = 9
a = np.array([[0, 1, 2, d],
              [3, 4, d, 5],
              [6, d, 7, 8]])

out = np.where(np.cumsum(a == d, axis=1), a, 0)

字符串
带有cumprod的变体和就地修改：

a[np.cumprod(a!=d, axis=1).astype(bool)] = 0

型
输出量：

array([[0, 0, 0, 9],
       [0, 0, 9, 5],
       [0, 9, 7, 8]])

型
中间掩码（对于第一种方法，非零值被认为是True）：

# np.cumsum(a == d, axis=1)
array([[0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 1, 1],
       [0, 1, 1, 1]])

# np.cumprod(a!=d, axis=1).astype(bool)
array([[ True,  True,  True, False],
       [ True,  True, False, False],
       [ True, False, False, False]])

型

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