如何有效地替换 NumPy 数组中大于阈值的值？

如何替换 NumPy 数组中大于阈值的值

在使用 NumPy 数组时，可能存在需要修改的情况超过某个阈值的值。考虑将所有大于值 T = 255 的值替换为替换值 x = 255。

虽然可以使用基于 for 循环的方法，但由于执行速度较慢，它并不是最佳选择。 NumPy 使用花式索引提供了更有效的解决方案。

要使用花式索引替换所有大于 T 的值，只需使用以下语法：

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

例如：

<code class="python">import numpy as np
arr = np.random.randint(256, size=(10, 10))
arr[arr > 255] = 255</code>

此操作会将 'arr' 数组中大于 255 的元素修改为 255。

使用花式索引的好处是速度快且简洁。事实证明，这种方法比基于循环的方法要快得多，特别是对于大型数组。

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