python - 二维数组上的numpy逻辑运算

假设我们有一组值：n-行和6列（n，6）。
如果第3个元素大于第4个元素，如何将第4个元素替换为等于第3个元素？

我试图以这种方式做到这一点：

griddata[:,3][griddata[:,2] > griddata[:,3]] = griddata[:,2]

  TypeError：'numpy.float64'对象不支持项目分配

最佳答案

您可以使用np.where代替：

griddata[:,3] = np.where(griddata[:,2] > griddata[:,3], griddata[:,2], griddata[:,3])

在条件（griddata[:,3]）为True的所有地方都将griddata[:,2]替换为griddata[:,2] > griddata[:,3]，否则将第三个参数（原始）替换为griddata[:,3]。

一个小样本：

>>> griddata = np.array([[1,2,3,4,5,6], [6,5,4,3,2,1]])
>>> griddata
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6],
       [6, 5, 4, 3, 2, 1]])

>>> griddata[:,3] = np.where([griddata[:,2] > griddata[:,3]], griddata[:,2],
>>> griddata
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6],
       [6, 5, 4, 4, 2, 1]])

为什么您的方法行不通：

griddata[:,3][griddata[:,2] > griddata[:,3]]包含x元素，其中x是您条件中True的数目，但是griddata[:,2]始终包含n元素。因此，无论如何（除非所有行的griddata[:,2] > griddata[:,3]为True时），您都将尝试将n项放入x插槽中。那根本行不通。

您需要遮盖两面以使其起作用：

griddata[:,3][griddata[:,2] > griddata[:,3]] = griddata[:,2][griddata[:,2] > griddata[:,3]]
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