So ersetzen sie elemente in einem numpy-array (3 beispiele)

Sie können die folgenden Methoden verwenden, um Elemente in einem NumPy-Array zu ersetzen:

Methode 1: Ersetzen Sie Elemente, die einem bestimmten Wert entsprechen

 #replace all elements equal to 8 with a new value of 20
my_array[my_array == 8 ] = 20

Methode 2: Elemente basierend auf einer Bedingung ersetzen

 #replace all elements greater than 8 with a new value of 20
my_array[my_array > 8 ] = 20

Methode 3: Elemente basierend auf mehreren Bedingungen ersetzen

 #replace all elements greater than 8 or less than 6 with a new value of 20
my_array[(my_array > 8 ) | (my_array < 6 )] = 20

Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden NumPy-Array verwendet wird:

 import numpy as np

#create array
my_array = np. array ([4, 5, 5, 7, 8, 8, 9, 12])

#view array
print (my_array)

[4 5 5 7 8 8 9 12]

Methode 1: Ersetzen Sie Elemente, die einem bestimmten Wert entsprechen

Der folgende Code zeigt, wie alle Elemente des NumPy-Arrays gleich 8 durch einen neuen Wert von 20 ersetzt werden:

 #replace all elements equal to 8 with 20
my_array[my_array == 8 ] = 20

#view updated array
print (my_array)

[4 5 5 7 20 20 9 12]

Methode 2: Elemente basierend auf einer Bedingung ersetzen

Der folgende Code zeigt, wie alle Elemente im NumPy-Array größer als 8 durch einen neuen Wert von 20 ersetzt werden:

 #replace all elements greater than 8 with 20
my_array[my_array > 8 ] = 20

#view updated array
print (my_array)

[4 5 5 7 8 8 20 20]

Methode 3: Elemente basierend auf mehreren Bedingungen ersetzen

Der folgende Code zeigt, wie alle Elemente im NumPy-Array größer als 8 oder kleiner als 6 durch einen neuen Wert von 20 ersetzt werden:

 #replace all elements greater than 8 or less than 6 with a new value of 20
my_array[(my_array > 8 ) | (my_array < 6 )] = 20

#view updated array
print (my_array)

[20 20 20 7 8 8 20 20]

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere gängige Vorgänge in NumPy ausführen:

So berechnen Sie den Modus des NumPy-Arrays
So finden Sie den Wertindex im NumPy-Array
So ordnen Sie eine Funktion einem NumPy-Array zu