如何有条件地合并两个相同形状的Numpy数组

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如何有条件地合并两个相同形状的Numpy数组

python

这听起来很简单，我想我的想法太复杂了。

我想制作一个数组，其元素是从两个形状相同的源数组生成的，具体取决于源数组中哪个元素更大。

为了显示：

import numpy as np
array1 = np.array((2,3,0))
array2 = np.array((1,5,0))

array3 = (insert magic)
>> array([2, 5, 0))

我不知道如何产生一个将array1和array2的元素组合在一起的array3，以产生一个数组，其中仅取两个array1 / array2元素值中的较大者。

任何帮助将非常感激。谢谢。

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2020-12-20

共1个答案

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我们可以使用NumPy内置的np.maximum，正是为此而制作的-

np.maximum(array1, array2)

另一种方式是使用NumPy的ufuncnp.max上的2D堆叠阵列和max- reduce沿着第一轴线(axis=0)-

np.max([array1,array2],axis=0)

100万个数据集上的时间-

In [271]: array1 = np.random.randint(0,9,(1000000))

In [272]: array2 = np.random.randint(0,9,(1000000))

In [274]: %timeit np.maximum(array1, array2)
1000 loops, best of 3: 1.25 ms per loop

In [275]: %timeit np.max([array1, array2],axis=0)
100 loops, best of 3: 3.31 ms per loop

# @Eric Duminil's soln1
In [276]: %timeit np.where( array1 > array2, array1, array2)
100 loops, best of 3: 5.15 ms per loop

# @Eric Duminil's soln2
In [277]: magic = lambda x,y : np.where(x > y , x, y)

In [278]: %timeit magic(array1, array2)
100 loops, best of 3: 5.13 ms per loop

扩展到其他支持的功能

同样，可以np.minimum在两个相同或可广播形状的数组之间找到按元素的最小值。因此，要找到array1和之间的逐元素最小值array2，我们将有：

np.minimum(array1, array2)

有关ufuncs支持此功能的完整列表，请参考
docs
并寻找关键字：element-wise。Grep对于这些，我得到了以下ufuncs：

加，减，乘，除，logaddexp，logaddexp2，true_divide，floor_divide，幂，余数，mod，fmod，divmod，heaviside，gcd，lcm，arctan2，hypot，bitwise_and，bitwise_or，bitwise_xor，left_shift，right_shift，更大，更大等于较少，less_equal，not_equal，equal，逻辑与，逻辑或，逻辑异或，最大值，最小值，fmax，fmin，copysign，nextafter，ldexp，fmod

2020-12-20