使用python屏蔽MXN数组

Question

我有一个mxn数组数据，我想用0和1的值来掩盖它。在0以外的值存在的地方，我想让它成为1，而在0的地方，我想让它保持原样。如果我的值是这样的0.0000609409412也就是小数点后如果有4位或更多的数字是0那么它应该是0而不是1

Input:
-2.21520694000000e-15   -1.18292704000000e-15   5.42940708000000e-15      
-2.40108895000000e-15    3.09784301000000e-15  -1.18292704000000e-14
0                       0                      0
1.50000000000000        2.100000000000000000   1.40000000000000000
output:
1                       1                   1
1                       1                   1
0                       0                   0
1                       1                   1

Answer 1

编辑:根据你的评论更新了我的答案。

试试这个，简单的基于上限和下限的条件，使用OR|操作符，然后将类型转换为int。

lower_limit, upper_limit = -0.00001, 0.00001
masked = ((arr<lower_limit)|(arr>upper_limit)).astype('int')
#Testing it out
[str(j)+'-> masked to -> '+str(masked[i]) for i,j in enumerate(arr)]

['0.0-> masked to -> 0',
'1.0-> masked to -> 1',
'0.1-> masked to -> 1',
'0.01-> masked to -> 1',
'0.001-> masked to -> 1',
'0.0001-> masked to -> 1',
'1e-05-> masked to -> 0',
'1e-06-> masked to -> 0',
'1e-07-> masked to -> 0',
'1e-08-> masked to -> 0']

Answer 2

试试这个:

array = np.array([
[-2.21520694000000e-15, -1.18292704000000e-15, 5.42940708000000e-15],
[-2.40108895000000e-15,   3.09784301000000e-15, -1.18292704000000e-14],
[0                    ,  0                    , 0],
[1.50000000000000     ,  2.100000000000000000 , 1.40000000000000000]
])
result = (array != 0).astype('int')

Answer 3

使用numpy有许多不同的方法来实现这一点，例如类型转换:

# given arr is <np.ndarray: m, n> 
new_arr = arr.astype(bool).astype(int)

如果你想过滤掉低于某个阈值的值，你可以这样做:

threshold = 0.0001
new_arr = (arr >= threshold).astype(int)