如何高效替换 NumPy 数组中超过阈值的元素？

替换 NumPy 数组中超过阈值的元素

在图像处理和数据操作领域，经常需要修改特定元素在多维数组内。一种这样的操作涉及用新值替换所有超过预定义阈值的值。以下问题解决了此要求：

“我有一个 2D NumPy 数组。如何将其中大于阈值 T = 255 的所有值替换为值 x = 255？”

解决此问题的一个简单方法是迭代数组元素，将每个元素与阈值进行比较，并更新超出阈值的元素。虽然此方法有效，但由于嵌套循环，对于大型数组来说可能会很慢。

NumPy 的 Fancy 索引提供了更有效的方法。此方法提供了一种基于布尔条件修改元素的简洁方法。通过利用 Fancy 索引，我们可以用 255 替换大于 255 的元素，如下所示：

<code class="python">arr[arr > 255] = x</code>

此操作在数组元素和 255 之间执行逐元素比较。然后使用生成的布尔数组来选择和更新数组中对应的元素。赋值运算符将所选元素替换为指定值。

基准表明 Fancy 索引相对于传统 for 循环方法的优越性。在随机 500x500 矩阵上，使用 Fancy 索引将大于 0.5 的值替换为 5 每个循环大约需要 7.59 毫秒。这种快速的性能使其成为此类操作的首选。

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