划分 numpy 数组中的每个元素 - Python

在数据处理中，我们经常需要对 NumPy 数组中的每个元素进行计算或操作。本文介绍如何简便地对 NumPy 数组中的每个元素进行划分。

首先，我们需要导入 NumPy 库：

import numpy as np

假设我们有一个 NumPy 数组 arr，它的形状为 (m, n)。我们希望对其中的每个元素进行划分，将其按照某个条件分为两个部分，并且将分组后的结果保存到一个新的数组中。

对于这个问题，我们可以使用 NumPy 的 vectorize 函数。具体来说，我们需要定义一个函数，它可以对单个元素进行划分，并将划分后的结果返回：

def partition(x):
    if x > 0:
        return 1
    else:
        return 0

接着，我们可以使用 vectorize 函数对这个函数进行矢量化：

vpartition = np.vectorize(partition)

现在，我们可以使用 vpartition 函数对 arr 中的每个元素进行划分：

result = vpartition(arr)

最终，result 中的每个元素将根据 partition 函数的定义被划分为 0 或 1。

下面是一个完整的代码示例：

import numpy as np

def partition(x):
    if x > 0:
        return 1
    else:
        return 0

vpartition = np.vectorize(partition)

arr = np.array([[1, 2, -3], [4, 0, -2]])
result = vpartition(arr)

print(result)

输出结果为：

array([[1, 1, 0],
       [1, 0, 0]])

我们可以看到，arr 中的每个元素都被正确地划分为了 0 或 1。

总结一下，通过使用 NumPy 的 vectorize 函数，我们可以轻松地对数组中的每个元素进行操作。这种方法虽然可能会比循环慢一些，但是可以大大简化代码的编写，使得代码更加可读和易于维护。