numpy replace negative values in array

¿Alguien puede aconsejar una manera simple de reemplazar todos los valores negativos en una matriz con 0?numpy replace negative values in array

estoy teniendo un bloque completo sobre la manera de hacerlo utilizando una matriz numpy

por ejemplo,

a = array([1, 2, 3, -4, 5])

necesito devolver

[1, 2, 3, 0, 5]

a < 0 da:

[False, False, False, True, False]

Aquí es donde estoy atascado - cómo utilizar esta matriz para modificar la matriz original

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2012-04-26 bph

Estás a mitad de camino. Pruebe:

In [4]: a[a < 0] = 0 

In [5]: a 
Out[5]: array([1, 2, 3, 0, 5])

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2012-04-26 14:06:45 NPE

Pruebe 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])

Puede recortar solo la mitad inferior con clip(0).

>>> a = numpy.array([1, 2, 3, -4, 5]) 
>>> a.clip(0) 
array([1, 2, 3, 0, 5])

Usted puede cortar solamente la mitad superior con clip(max=n). (Esto es mucho mejor que mi sugerencia anterior, lo que implicó pasar NaN al primer parámetro y el uso de out para coaccionar el tipo.):

>>> a.clip(max=2) 
array([ 1, 2, 2, -4, 2])

Otro enfoque interesante es el uso de where:

>>> numpy.where(a <= 2, a, 2) 
array([ 1, 2, 2, -4, 2])

Finalmente, considere la respuesta de aix. Prefiero clip para operaciones simples porque es autodocumentado, pero su respuesta es preferible para operaciones más complejas.

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2012-04-26 14:05:31 senderle

a.clip (0) sería suficiente ya que el OP sólo quiere reemplazar los valores negativos. a.clip (0, 10) excluiría cualquier cosa por encima de 10. – Usagi

@Hiett - Lo probé y clip tomará uno. Primero se supone min. – Usagi

debe ser un problema de versión con numpy - heres my ouptut: (Pdb) np.clip (w, 0) *** TypeError: clip() toma al menos 3 argumentos (2 dados) - mientras que: (Pdb) np.clip (w, 0,1e6) matriz ([[0., 0.605] ]) – bph

Aquí hay una manera de hacerlo en Python sin numpy. Cree una función que devuelva lo que desea y use una lista de comprensión, o la función map.

>>> 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]

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2012-04-26 14:11:13 Kekoa

había seguido esta ruta, pero pensó que debía haber una forma más fácil, más matlab y menos pitón de hacerlo con numpy (como yo estaba usando matrices en lugar de listas de todos modos). clip es perfecto – bph

Otra solución minimalista Python sin usar numpy:

[0 if i < 0 else i for i in a]

hay necesidad de definir las funciones adicionales.

a = [1, 2, 3, -4, -5.23, 6] 
[0 if i < 0 else i for i in a]

rendimientos:

[1, 2, 3, 0, 0, 6]

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2012-04-26 16:36:27 Levon

que está bien - me preguntaba cuál sería la sintaxis para poner la declaración if dentro de la lista de comprensión - me estaba yendo mal metiéndolo después del ciclo for y solo luego recuperar dos valores, p. [0, 0] para su lista de ejemplos – bph

Hice lo mismo cuando originalmente aprendí acerca de la comprensión de listas y estaba probando diferentes cosas para poner a prueba mi comprensión; me pareció más intuitivo ponerlas después del bucle for también. Ahora, sin embargo, esto sí :) Ponerlo antes de que el 'para 'lo aplique a cada elemento de la lista, poniéndolo después, significa que solo si se cumple la condición entra en la lista resultante. – Levon

@Usagi Gracias por señalar mi error de lectura anterior de esta pregunta, corregí el código. – Levon

Y sin embargo, otra posibilidad:

In [2]: a = array([1, 2, 3, -4, 5]) 

In [3]: where(a<0, 0, a) 
Out[3]: array([1, 2, 3, 0, 5])

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2015-07-10 14:20:57

numpy replace negative values ​​in array

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