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python - 如果每行的最大值小于特定阈值，如何修改 numpy 数组的最后一列？

问题描述

我在 Python 中使用 numpy，我对它很陌生。我有一个问题，我一直试图自己解决，尽管我无法弄清楚。

假设我有一个 numpy 数组，它保存从 0 到 1 的概率，并且有 4 列，如下所示：

print(probabilities) 
[[0.99859875 0.00126745 0.00011843 0.00001534 ]
 [0.9995454  0.00036321 0.00007128 0.00002014 ]
 [0.6         0.2       0.1        0.1        ]]

print(probabilities.shape) 
(3, 4)

我想做的是检查行的最大值是否小于特定阈值（在这种情况下假设为 0.7），如果是，则创建一个新列，其概率为 1 并使其余列具有该行的概率为 0。应用于上述示例的结果应该是：

 print(new_probabilities) 
    [[0.99859875 0.00126745 0.00011843 0.00001534  0.0]
     [0.9995454  0.00036321 0.00007128 0.00002014  0.0]
     [0.0        0.0        0.0        0.0         1.0]]
    
    print(probabilities.shape) 
    (3, 5)

有谁知道如何做到这一点？到目前为止，我刚刚创建了一个新的 numpy 数组new_probabilities，probabilities如下所示：

new_probabilities = np.zeros((probabilities.shape[0],5))
new_probabilities[:,:-1] = probabilities
print(new_probabilities.shape)
(3,5)

但我不确定如何从这里继续。我真的很感激你能提供的任何帮助！！

标签： pythonnumpy

解决方案

首先获取每行的最大值：

 maxima = np.max(probabilities, axis=1)

然后制作一个面具，告诉您哪些小于您的阈值：

threshold = 0.7
mask = maxima < threshold

现在只填写new_probabilities与掩码不匹配的行：

new_probabilities = np.empty((probabilities.shape[0], probabilities.shape[1] + 1), probabilities.dtype)
new_probabilities[~mask, :-1] = probabilities[~mask]

现在您可以填写最后一列作为掩码：

new_probabilities[:, -1] = mask

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