如何将numpy布尔数组中的True和False分别转换为1和-1

核心实现逻辑 #

你当前得到的布尔数组中，True在numpy数值运算中会自动映射为1，False映射为0，基于这个特性可以快速完成转换，有三种常用实现方式：

• 方法1：算术运算转换（性能最优）
  直接在原有表达式后做数值计算，一行完成转换：

  strat1 = (np.random.rand(2 ** M, N) > 0.5) * 2 - 1
  

  原理：布尔值乘2后得到2/0，再减1就得到1/-1，完全符合需求。
• 方法2：np.where实现（可读性最高）
  显式指定条件匹配和不匹配时的返回值，代码逻辑更易懂：

  strat1 = np.where(np.random.rand(2 ** M, N) > 0.5, 1, -1)
  

• 方法3：直接生成目标数组（代码最简洁）
  不需要先生成随机数再做判断，直接调用np.random.choice一步生成符合要求的数组：

  strat1 = np.random.choice([1, -1], size=(2**M, N))
  

修改后的完整代码示例 #

你可以根据自己的需求选择任意一种方法替换原代码中strat1的生成逻辑即可：

import numpy as np


for ca in np.shape(An):
    N = An[(ca - 1)]
    for M in range(Mi, Mm):
        crep = rep
        winr = np.random.rand(M, 1)
        # 下方三个实现任选其一即可
        strat1 = (np.random.rand(2 ** M, N) > 0.5) * 2 - 1
        # strat1 = np.where(np.random.rand(2 ** M, N) > 0.5, 1, -1)
        # strat1 = np.random.choice([1, -1], size=(2 ** M, N))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JakeB18900