作者sma1033 (死馬)
看板Python
標題Re: [問題] numpy broadcasting 的使用
時間Thu Jun 14 00:24:38 2018
※ 引述《NMOSFET (NMOSFET)》之銘言:
: 各位大大好,小的最近遇到一個問題,
: 假設有個 numpy 二維矩陣 A,
: 我想要讓 A 矩陣裡的值,
: 以 10% 的機率設為 0,
: 於是寫了以下程式碼 :
: rows = 10
: cols = 10
: prb = np.random.random((rows, cols))
: mask = prb<0.1
: for row in range(rows):
: for col in range(cols):
: if(mask[row][col]):
: A[row][col]=0
: 有沒有能夠利用numpy的broadcasting來達到同樣的效果,
: 而不是用 for 迴圈,因為上面這種寫法,
: 我只要在if()裡面產生隨機數判斷就好,
: 不用在上面宣告 prb 和 mask 來多此一舉,
: 能否請各位大大幫我解惑,感恩!!
用for迴圈在這邊根本脫褲子放屁
如果是我的話,會用以下作法
mask = np.random.random((row, col))
mask[prb<0.1] = 0
mask[prb>=0.1] = 1
A = np.multiply(A, mask)
done.
速度要快就是要用矩陣同時處理多element(可以平行算)
如果你用for迴圈一個一個element依序處理A當中的資料
不管你用什麼方法生成random都一樣會慢
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→ sma1033: 看有沒有人知道mask 3元運算值的寫法,可以再少一行 XD 06/14 00:36
※ 編輯: sma1033 (61.231.188.20), 06/14/2018 00:45:05
推 bibo9901: 應該不用multiply, 直接 A[mask<0.1] = 0 就可以了 06/14 02:39
→ bibo9901: A[np.random.random((row, col)) < 0.1] = 0 06/14 02:39
→ sma1033: A[np.random.random((A.shape[0],A.shape[1]))<0.1]=0 06/14 03:27
→ sma1033: bibo的方法應該是最簡潔的方式,推一個 06/14 03:27
→ bibo9901: 要這樣的話直接 A[np.random.random(A.shape)<0.1]=0 06/14 08:39
推 NMOSFET: 太感謝了! 謝謝樓上兩位大大的幫忙! 06/14 10:59
推 tn00364361: b大的index是不是該改成`prb<0.1`而不是`mask<0.1`? 06/14 12:11
→ tsoahans: np.random.binomial(1, 0.9, (row,col)) 06/14 16:01