Удаление p% из наименьшего массива numpy - PullRequest
Новая
       18

Удаление p% из наименьшего массива numpy

3 голосов
/ 28 февраля 2020

Я использую Python 3,7 и numpy 1,18. У меня есть многомерный массив numpy формы (28, 28, 3), и в этом массиве np я хочу удалить 20% наименьших весов. Удаление 20% наименьших весов означает, что я маскирую такие числа с 0.

20% от (28, 28, 3) = 470,4 = 470 (после округления).

Итак, для этого массива np, для 470 наименьших чисел, как я могу замаскировать их в ноль?

Спасибо!

1 Ответ

5 голосов
/ 28 февраля 2020

Для перф. эффективность, мы можем использовать np.argpartition - 

# a is input ndarray
N = int(np.round(a.size*0.2))
a.flat[np.argpartition(a.flat,kth=N)[:N]] = 0

Пример пошагового прогона - 

In [91]: np.random.seed(0)

In [92]: a = np.random.randint(10,100,(4,5))

In [93]: a
Out[93]: 
array([[54, 57, 74, 77, 77],
       [19, 93, 31, 46, 97],
       [80, 98, 98, 22, 68],
       [75, 49, 97, 56, 98]])

In [94]: n = 0.2 # ratio of total to be reset

In [95]: N = int(np.round(a.size*n)) # 4

In [96]: a.flat[np.argpartition(a.flat,kth=N)[:N]] = 0
# change 0 to new value to be set, if not zero

In [97]: a
Out[97]: 
array([[54, 57, 74, 77, 77],
       [ 0, 93,  0,  0, 97],
       [80, 98, 98,  0, 68],
       [75, 49, 97, 56, 98]])

В качестве альтернативы, мы можем получить пороговое значение а затем сравните и присвойте маску - 

In [117]: threshold_val = a.flat[np.argpartition(a.flat,kth=N)[N]]

In [118]: a[a<threshold_val] = 0

In [119]: a
Out[119]: 
array([[54, 57, 74, 77, 77],
       [ 0, 93,  0,  0, 97],
       [80, 98, 98,  0, 68],
       [75, 49, 97, 56, 98]])

или используйте np.percentile - 

In [148]: a[a<np.percentile(a,20)] = 0

In [149]: a
Out[149]: 
array([[54, 57, 74, 77, 77],
       [ 0, 93,  0,  0, 97],
       [80, 98, 98,  0, 68],
       [75, 49, 97, 56, 98]])
...