استبدل جميع عناصر مصفوفة NumPy التي تكون أكبر من 255

يمكنك استخدام الدالة  np.place حيث يمكنك التحقق من الشرط أولاً ثم استبدال العناصر التي تريدها

لاحظ المثال التالي

import numpy as np

# إنشاء مصفوفة 2*3 بالقيم من 0...5
arr = np.arange(6).reshape(2, 3)

# استبدال الرقم 2 ب 3
np.place(arr, arr == 2, 3)

كما يمكنك استخدام ال fancy indexing كالتالي

arr[arr > 255] = x

سيتم استبدال العناصر الأكبر من 255 بالقيمة x

تعتبر الطريقة الثانية هي الأسرع

هناك أكثر من طريقة لتحقيق هذا منها:

• الطريقة التقليدية: عن طريق تفحص كل العناصر وتبديل العناصر التي تحقق الشرط المطلوب كالتالي:

shape = arr.shape
result = np.zeros(shape)
for x in range(0, shape[0]):
    for y in range(0, shape[1]):
        if arr[x, y] >= T:
            result[x, y] = 255

• الطريقة السهلة: عن طريق استخدام  ال fancy indexing كالتالي، الكود التالي يوضح كيفية استخدامها جميع العناصر الاكبر من 0.5 بقيمة أخرى وهي 0.5

import numpy as np
x = np.array([[ 0.42436315, 0.48558583, 0.32924763], [ 0.7439979,0.58220701,0.38213418], [ 0.5097581,0.34528799,0.1563123 ]])
print("Original array:")
print(x)
print("Replace all elements of the said array with .5 which are greater than .5")
x[x > .5] = .5
print(x)

ويكون الخرج كالتالي:

Original array:                                                        
[[ 0.42436315  0.48558583  0.32924763]                                 
 [ 0.7439979   0.58220701  0.38213418]                                 
 [ 0.5097581   0.34528799  0.1563123 ]]                                
Replace all elements of the said array with .5 which are greater than .
5                                                                      
[[ 0.42436315  0.48558583  0.32924763]                                 
 [ 0.5         0.5         0.38213418]                                 
 [ 0.5         0.34528799  0.1563123 ]]

يمكنك القيام بذلك بشكل يدوي:

import numpy as np
A = np.random.randint(low=0,high=255, size=(2, 4)).astype(float)
A
"""
array([[166., 246.,  37., 195.],
       [ 63.,  33., 189., 200.]])
"""
th=127
A[A > th] = 255.0
A
"""
array([[255., 255.,  37., 255.],
       [ 63.,  33., 255., 255.]])
"""

كما ويمكنك استخدام التابع np.putmask حيث نمرر له المصفوفة والعتبة والقيمة المراد الاستبدال بها:

A = np.random.randint(low=0,high=255, size=(2, 4)).astype(float)
"""
array([[ 62.,  23., 218., 205.],
       [197., 254., 149.,  32.]])
"""
# تحديد العتبة
T=127
np.putmask(A, A>=T, 255.0)
"""
array([[ 62.,  23., 255., 255.],
       [255., 255., 255.,  32.]])
"""

أو من خلال np.place حيث نمرر له المصفوفة، ثم العتبة كما في المثال، ثم القيمة المراد التحويل لها :

A=np.array([[ 62.,  23., 218., 205.],
       [197., 254., 149.,  32.]])
np.place(A, A >=127, 255)
"""
array([[ 62.,  23., 255., 255.],
       [255., 255., 255.,  32.]])
"""

أو من خلال np.where:

A=np.array([[ 62.,  23., 218., 205.],
       [197., 254., 149.,  32.]])
np.where(A > 127, 255,A)
"""
array([[ 62.,  23., 255., 255.],
       [255., 255., 255.,  32.]])
"""

كمقارنة:

%timeit np.place(A, A >=127, 255)
%timeit np.putmask(A, A>127, 255)
%timeit np.where(A > 127, 255,A)
3.44 µs ± 197 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
3.03 µs ± 162 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
4.84 µs ± 1.15 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
# قريبتان من بعضهما لكن الأولى أفضل