我有一个ndarray,我想将最后一个维度中的所有非最大元素设置为零。在
a = np.array([[[1,8,3,4],[6,7,10,6],[11,12,15,4]],
[[4,2,3,4],[4,7,9,8],[41,14,15,3]],
[[4,22,3,4],[16,7,9,8],[41,12,15,43]]
])
print(a.shape)
(3,3,4)
我可以通过np.argmax公司():
^{pr2}$显然,b的一维比a小,现在,我想得到一个新的三维数组,除了最大值所在的位置外,所有的零都是零。在
我要得到这个数组:
np.array([[[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,1,0]],
[[1,0,0,1],[0,0,1,0],[1,0,0,0]],
[[0,1,0,0],[1,0,0,0],[0,0,0,1]]
])
实现这一点的一种方法是,我尝试创建这些临时数组
b = np.repeat(b[:,:,np.newaxis], 4, axis=2)
t = np.repeat(np.arange(4).reshape(4,1), 9, axis=1).T.reshape(b.shape)
z = np.zeros(shape=a.shape, dtype=int)
z[t == b] = 1
z
array([[[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]],
[[1, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[1, 0, 0, 0]],
[[0, 1, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1]]])
你知道如何更有效地得到这个吗?在
这里有一种使用广播的方法:
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