numpyreplace数组中的负值
任何人都可以build议一个简单的方法，用0replace数组中的所有负值？
我有一个完整的块如何使用numpy数组
例如
a = array([1, 2, 3, -4, 5]) 我需要回来
[1, 2, 3, 0, 5]
a < 0给出：
[False, False, False, True, False]
这是我卡住的地方 – 如何使用这个数组来修改原始数组
你在这里一半。 尝试：
In [4]: a[a < 0] = 0 In [5]: a Out[5]: array([1, 2, 3, 0, 5])
尝试numpy.clip ：
>>> import numpy >>> a = numpy.arange(-10, 10) >>> a array([-10, -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> a.clip(0, 10) array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
您只能用clip(0)下半部分。
>>> a = numpy.array([1, 2, 3, -4, 5]) >>> a.clip(0) array([1, 2, 3, 0, 5])
您只能用clip(max=n)上半clip(max=n) 。 （这比我以前的build议要好得多，包括将NaN传递给第一个参数并用来强制types）：
>>> a.clip(max=2) array([ 1, 2, 2, -4, 2])
另一个有趣的方法是使用where ：
>>> numpy.where(a <= 2, a, 2) array([ 1, 2, 2, -4, 2])
最后，考虑艾克斯的答案。 我更喜欢clip简单的操作，因为它是自我logging，但他的答案是更复杂的操作更可取。
另一个极简主义的Python解决scheme，不使用numpy：
[0 if i < 0 else i for i in a]
不需要定义任何额外的function。
a = [1, 2, 3, -4, -5.23, 6] [0 if i < 0 else i for i in a]
收益率：
[1, 2, 3, 0, 0, 6]
还有一种可能性：
In [2]: a = array([1, 2, 3, -4, 5]) In [3]: where(a<0, 0, a) Out[3]: array([1, 2, 3, 0, 5])
这里有一种方法可以在没有numpy的情况下使用Python。 创build一个函数，返回你想要的，并使用列表理解，或地图function。
>>> a = [1, 2, 3, -4, 5] >>> def zero_if_negative(x): ... if x < 0: ... return 0 ... return x ... >>> [zero_if_negative(x) for x in a] [1, 2, 3, 0, 5] >>> map(zero_if_negative, a) [1, 2, 3, 0, 5]
