如何有效地将布尔numpy数组转换为阈值布尔数组？

概述我正在使用 Python 2.7和NumPy来处理大型布尔值数组. 我有一个数组A,就像这样： >>> Aarray([[[False, False, True, True, True], [False, False, False, True, True], [False, False, True, True, True], [False, Fal 我正在使用 Python 2.7和NumPy来处理大型布尔值数组.

我有一个数组A,就像这样：

>>> Aarray([[[False,False,True,True],[False,True]],[[False,True]]])

我必须将它转换为这样的布尔数组：

>>> Barray([[[True,[True,True]]])

因此,我们的想法是每行的最后一个False值应该保留,任何其他值都应该为True.
我需要创建它,以便将其用作另一个数组的掩码.

有没有办法使用NumPy而不使用for循环(这很慢)？

解决方法 您也可以使用xor运算符^来实现此目的.只需将数据“leftshift”一个,然后向右添加True值,然后xor new和old数组：

A = np.array([[False,True]])X = np.hstack((A[:,1:],np.array(np.ones((A.shape[0],1)),dtype=np.bool))))>>> array([[False,True]])np.invert(A ^ X)>>> array([[True,True]])

仅当剩下所有False值且仅后跟True值时,此方法才有效.

总结

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