使用numpy在ndarray中找到n个n的每个实例的索引

Question

我有一个2D数组，我想倒入0到1，反之亦然，但仅在第一行上。

我在下面有一个有关如何做的示例，但它会影响整个ndarray。

np.where((a==0)|(a==1), a^1, a)
For example:

a = np.array([[0,1,0,1], [1,0,0,1]])
print(a)
array([[0, 1, 0, 1],
       [1, 0, 0, 1]])

np.where((a==0)|(a==1), a^1, a)

输入：

array([[0, 1, 0, 1],
       [1, 0, 0, 1]])

当前输出：

array([[1, 0, 1, 0],
       [0, 1, 1, 0]])

所需的输出：

array([[1, 0, 1, 0],
       [1, 0, 0, 1]])

谢谢。

Answer 1

只需使用：

In [1753]: a[0] = 1 - a[0]

In [1754]: a
Out[1754]: 
array([[1, 0, 1, 0],
       [1, 0, 0, 1]])

或

In [1738]: a[0] = np.where((a==0)|(a==1), a^1, a)[0]

In [1739]: a
Out[1739]: 
array([[1, 0, 1, 0],
       [1, 0, 0, 1]])

使用np.logical_not：

In [1744]: a[0] = np.logical_not(a[0]).astype(int)

In [1745]: a
Out[1745]: 
array([[1, 0, 1, 0],
       [1, 0, 0, 1]])

Answer 2

可能

mask_0 = a[0] == 0
# [ True False  True False]

mask_1 = a[0] == 1
# [False  True False  True]

a[0, mask_0] = 1
# [[1 1 1 1]
#  [1 0 0 1]]

a[0, mask_1] = 0
# [[1 0 1 0]
#  [1 0 0 1]]

如果 （除了 porwal asnwer 这很容易使用ie a [0] = 1- a [0]）您可以根据以下方式将

bool_a = a[0].astype(bool)
# [False  True False  True]

res = ~bool_a                 # inverted
# [ True False  True False]

res.astype(int)
# [1 0 1 0]

a[0] = res.astype(int)
# [[1 0 1 0]
#  [1 0 0 1]]

其转换为布尔数组：

a[0] = (~a[0].astype(bool)).astype(int)