python - Python:沿轴的向量化条件和
问题描述
有没有办法在某些条件下沿轴求和?所以我有一个这样的数组,可以沿 0 轴求和。
#array creation:
tpfnfpArray = np.zeros((1000,3))
for i in range(1000):
tpfnfpArray[i,:] = (i,i,i)
#first result
tp,fn, fp = np.sum(tpfnfpArray,axis=0)
#preparing second result
tp2,fp2,fn2,tn2 = (0,0,0,0)
到现在为止还挺好。现在我想在这样的条件下得到另一个结果(tp2,fp2,fn2,tn2):
for i in range(1000):
if tpfnfpArray[i][0] > 0 or tpfnfpArray[i][1]>0:
if tpfnfpArray[i][2] > 0: # 0,1,1 or 1,0,1
tp2+=1
else: # 0,1,0 or 1,0,0
fp2+=1
else:
if tpfnfpArray[i][2] > 0: # 0,0,1
fn2+=1
else: # 0,0,0
tn2+=1
是否可以在不循环遍历第一个数组的每一行的情况下进行这样的事情?
解决方案
您可以使用矢量化布尔运算进行计算:
import numpy as np
# Random binary array
np.random.seed(0)
tpfnfpArray = np.random.randint(0, 2, (1000, 3))
# Loop computation for comparison
tp2, fp2, fn2, tn2 = (0, 0, 0, 0)
for i in range(1000):
if tpfnfpArray[i][0] > 0 or tpfnfpArray[i][1]>0:
if tpfnfpArray[i][2] > 0:
tp2 += 1
else:
fp2 += 1
else:
if tpfnfpArray[i][2] > 0:
fn2 += 1
else:
tn2 += 1
print(tp2, fp2, fn2, tn2)
# 401 377 115 107
# Vectorized computation
tp_m = tpfnfpArray[:, 0] > 0
fn_m = tpfnfpArray[:, 1] > 0
fp_m = tpfnfpArray[:, 2] > 0
tpfn_m = tp_m | fn_m
tp3 = np.count_nonzero(tpfn_m & fp_m)
fp3 = np.count_nonzero(tpfn_m & ~fp_m)
fn3 = np.count_nonzero(~tpfn_m & fp_m)
tn3 = np.count_nonzero(~tpfn_m & ~fp_m)
print(tp3, fp3, fn3, tn3)
# 401 377 115 107
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