Python二维数组条件赋值问题：自定义代码为何未达预期效果？

问题描述 #

我有一个shape为(3,6)的二维numpy数组：

import numpy as np
array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6],
       [7,  8,  9, 10, 11, 12],
       [13, 14, 15, 16, 17, 18]])

需求是将数组中所有小于10的元素置为0，预期结果如下：

array([[ 0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [0,  0,  0, 10, 11, 12],
       [13, 14, 15, 16, 17, 18]])

但我编写的代码无法实现该效果，代码如下：

FCDataNew = []

a = [ [1,2,3,4,5,6], 
     [7,8,9,10,11,12], 
     [13,14,15,16,17,18]
     ]

a = np.array(a)

c = 0
c = np.array(c)

for i in range(len(a)):
  if a[i].all()<10:
    FCDataNew.append(c)
  else:
    FCDataNew.append(a[i])

FCDataNew = np.array(FCDataNew)

问题原因 #

• a[i].all()<10逻辑完全错误：numpy的all()方法会判断当前行所有元素是否为真（非零即为真），返回一个布尔值（True或False）。布尔值与数值10比较时，True等价于1，False等价于0，所以这个条件永远成立，导致每一行都被替换成单个0的数组，最终结果形状不符合预期，也没有实现元素级别的替换。
• 替换逻辑错误：你的代码是整行替换，而需求是将行内单个小于10的元素置0，不是整行替换为0。

正确实现方法 #

方法一：布尔索引（numpy最推荐的高效写法） #

直接利用numpy的布尔索引定位元素并赋值，代码简洁且效率高：

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3,4,5,6], 
              [7,8,9,10,11,12], 
              [13,14,15,16,17,18]])
# 定位所有小于10的元素，直接赋值为0
a[a < 10] = 0
print(a)

输出结果符合预期：

array([[ 0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0, 10, 11, 12],
       [13, 14, 15, 16, 17, 18]])

方法二：逐行处理（修正循环逻辑） #

如果一定要用循环实现，需要对每行的每个元素单独判断：

import numpy as np

FCDataNew = []
a = np.array([[1,2,3,4,5,6], 
              [7,8,9,10,11,12], 
              [13,14,15,16,17,18]])

for row in a:
    # 对当前行每个元素判断，小于10则置0，否则保留原数
    new_row = np.where(row < 10, 0, row)
    FCDataNew.append(new_row)

FCDataNew = np.array(FCDataNew)
print(FCDataNew)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stack offer