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python - 根据起始索引有效地填充掩码

问题描述

我有一个 2D 数组（对于这个例子，实际上可以是 ND），我想为它创建一个遮罩来遮盖每一行的末尾。例如：

np.random.seed(0xBEEF)
a = np.random.randint(10, size=(5, 6))
mask_indices = np.argmax(a, axis=1)

我想转换mask_indices为布尔掩码。目前，我想不出比这更好的方法

mask = np.zeros(a.shape, dtype=np.bool)
for r, m in enumerate(mask_indices):
    mask[r, m:] = True

因此对于

a = np.array([[6, 5, 0, 2, 1, 2],
              [8, 1, 3, 7, 1, 9],
              [8, 7, 6, 7, 3, 6],
              [2, 7, 0, 3, 1, 7],
              [5, 4, 0, 7, 6, 0]])

和

mask_indices = np.array([0, 5, 0, 1, 3])

我想看看

mask = np.array([[ True,  True,  True,  True,  True,  True],
                 [False, False, False, False, False,  True],
                 [ True,  True,  True,  True,  True,  True],
                 [False,  True,  True,  True,  True,  True],
                 [False, False, False,  True,  True,  True]])

此操作是否有矢量化形式？

一般来说，我希望能够在除定义索引点的维度之外的所有维度上执行此操作。

标签： pythonnumpy

解决方案

I. 沿最后一个轴（行）的 Ndim 数组掩码

对于沿行屏蔽的 n-dim 数组，我们可以这样做 -

def mask_from_start_indices(a, mask_indices):
    r = np.arange(a.shape[-1])
    return mask_indices[...,None]<=r

样品运行 -

In [177]: np.random.seed(0)
     ...: a = np.random.randint(10, size=(2, 2, 5))
     ...: mask_indices = np.argmax(a, axis=-1)

In [178]: a
Out[178]: 
array([[[5, 0, 3, 3, 7],
        [9, 3, 5, 2, 4]],

       [[7, 6, 8, 8, 1],
        [6, 7, 7, 8, 1]]])

In [179]: mask_indices
Out[179]: 
array([[4, 0],
       [2, 3]])

In [180]: mask_from_start_indices(a, mask_indices)
Out[180]: 
array([[[False, False, False, False,  True],
        [ True,  True,  True,  True,  True]],

       [[False, False,  True,  True,  True],
        [False, False, False,  True,  True]]])

二、沿通用轴的 Ndim 数组屏蔽

对于沿通用轴掩蔽的 n-dim 数组，它将是 -

def mask_from_start_indices_genericaxis(a, mask_indices, axis):
    r = np.arange(a.shape[axis]).reshape((-1,)+(1,)*(a.ndim-axis-1))
    mask_indices_nd = mask_indices.reshape(np.insert(mask_indices.shape,axis,1))
    return mask_indices_nd<=r

样品运行 -

数据数组设置：

In [288]: np.random.seed(0)
     ...: a = np.random.randint(10, size=(2, 3, 5))

In [289]: a
Out[289]: 
array([[[5, 0, 3, 3, 7],
        [9, 3, 5, 2, 4],
        [7, 6, 8, 8, 1]],

       [[6, 7, 7, 8, 1],
        [5, 9, 8, 9, 4],
        [3, 0, 3, 5, 0]]])

索引设置和屏蔽沿axis=1-

In [290]: mask_indices = np.argmax(a, axis=1)

In [291]: mask_indices
Out[291]: 
array([[1, 2, 2, 2, 0],
       [0, 1, 1, 1, 1]])

In [292]: mask_from_start_indices_genericaxis(a, mask_indices, axis=1)
Out[292]: 
array([[[False, False, False, False,  True],
        [ True, False, False, False,  True],
        [ True,  True,  True,  True,  True]],

       [[ True, False, False, False, False],
        [ True,  True,  True,  True,  True],
        [ True,  True,  True,  True,  True]]])

索引设置和屏蔽沿axis=2-

In [293]: mask_indices = np.argmax(a, axis=2)

In [294]: mask_indices
Out[294]: 
array([[4, 0, 2],
       [3, 1, 3]])

In [295]: mask_from_start_indices_genericaxis(a, mask_indices, axis=2)
Out[295]: 
array([[[False, False, False, False,  True],
        [ True,  True,  True,  True,  True],
        [False, False,  True,  True,  True]],

       [[False, False, False,  True,  True],
        [False,  True,  True,  True,  True],
        [False, False, False,  True,  True]]])

其他场景

A. 扩展到给定的结束/停止索引以进行屏蔽

为了扩展解决方案，当我们获得屏蔽的结束/停止索引时，即我们正在寻找矢量化mask[r, :m] = True，我们只需将发布的解决方案中的最后一个比较步骤编辑为以下 -

return mask_indices_nd>r

B. 输出一个整数数组

在某些情况下，我们可能希望获得一个 int 数组。在那些上，简单地查看输出。因此，如果out是发布的解决方案的输出，那么我们可以简单地分别执行out.view('i1')or out.view('u1')forint8和uint8dtype 输出。

对于其他数据类型，我们需要.astype()用于 dtype 转换。

C. 用于停止索引的包含索引的屏蔽

对于包含索引的掩码，即索引将包含在停止索引的情况下，我们需要简单地在比较中包含相等性。因此，最后一步将是 -

return mask_indices_nd>=r

D. 对于起始索引的索引排他屏蔽

这是当给定开始索引并且这些索引不被屏蔽，但仅从下一个元素开始直到结束时屏蔽的情况。因此，类似于上一节中列出的推理，对于这种情况，我们将最后一步修改为 -

return mask_indices_nd<r

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