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しきい値を超える値に対する NumPy 配列値の効率的な置換

NumPy 配列を扱う場合、多くの場合、特定の基準を満たす要素を次のように置き換える必要があります。特定の値。一般的なシナリオの 1 つは、しきい値を超える値を置換することです。

しきい値の置換

しきい値 T を超える 2D NumPy 配列内のすべての値を値 x に置換するには

<code class="python">arr[arr > T] = x</code>

このメソッドは非常に効率的かつ簡潔であるため、大規模な配列に最適です。

For ループ アプローチとの比較

質問で言及されている for ループのアプローチでは、配列全体を反復処理する必要があります。この方法は、特に大規模な配列の場合、時間がかかり非効率的です。一方、Fancy インデックスは配列全体を一度に処理するため、実行時間が大幅に短縮されます。

使用例

500 x 500 のランダム行列を考えてみましょう。 0.5 より大きいすべての値を 5 に置き換えます。

<code class="python">import numpy as np
A = np.random.rand(500, 500)
A[A > 0.5] = 5</code>

この操作にかかる時間は、for ループ アプローチと比較してほんの一部です。

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