仅通过第一个位置创建蒙版 [英] Create mask by first positions only

问题描述

我有数组：

a = np.array([[ 0,  1,  2,  0,  0,  0],
              [ 0,  4,  1, 35,  0, 10],
              [ 0,  0,  5,  4,  0,  4],
              [ 1,  2,  5,  4,  0,  4]])

我只需要从第一个连续选择 0每行：

I need select only from first consecutive 0 in each row:

[[  True   False  False  False  False  False]
 [  True   False  False  False  False  False]
 [  True   True   False  False  False  False]
 [  False  False  False  False  False  False]]

我试试：

a[np.arange(len(a)), a.argmax(1): np.arange(len(a)), [0,0,0]] = True

但这是错误的。

推荐答案

你可以使用 np.cumsum 。

假设：您只在每行的开头寻找零。

Assumption: you are looking for zeros only at the start of each row.

a = np.array([[ 0,  1,  2,  0,  0,  0],
              [ 0,  4,  1, 35,  0, 10],
              [ 0,  0,  5,  4,  0,  4]])

a.cumsum(axis=1) == 0
array([[ True, False, False, False, False, False],
       [ True, False, False, False, False, False],
       [ True,  True, False, False, False, False]], dtype=bool)

基数：持有真，只要每行的累积和为0。

Basis: holds True for as long as the cumulative sum is 0 along each row.

容易出错：带负数的数组会导致这个失败。即对于 [ - 1,1] ，这将在第1位评估为 True 。

Error-prone: an array with negative ints would cause this to fail. I.e. for [-1, 1], this would evaluate to True at position 1.

这篇关于仅通过第一个位置创建蒙版的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！