كيفية إستبدال كل الأصفار في مصفوفة عبر NumPy في بايثون Python؟

باستخدام numpy يمكنك فعل ذلك عبر ()np.where :

first_col = np.where(first_col < 1, m, first_col)

في هذه الmethod سيقوم بأخذ شرط كأول parameter. إذا تحقق الشرط عند عنصر سيتم استبدال قيمته بقيمة ثاني parameter والذي هو m في حالتنا.

يمكننا تحويل المصفوفة السابقة إلى مصفوفة numpy و من ثم استعمال مفهوم ال mask للأدلة و الذي يقوم بتحديد الأدلة التي نريد التعديل عليها عن طريق مصفوفة أصفار و واحدات.

أي أننا نمرر مصفوفة أصفار و واحدات طولها يساوي طول المصفوفة الأصلية و هو يقوم بالتعديل على كل العناصر التي يقابلها واحد في المصفوفة الممررة.

يمكن القيام بذلك على الشكل التالي:

import numpy as np

first_col = [231, 456, 84, 1234, 126, 0, 79, 0, 212, 0]

first_col = np.array(first_col)

first_col[first_col == 0] = m

إن first_col == 0 ستنشئ مصفوفة طولها بطول first_col و تحوي واحد عندما تكون القيمة صفر و صفر عكس ذلك، و بالتالي هنا سنقوم بالتعديل في كل الأماكن التي عندها القيمة صفر.

يمكنك استعمال  أمر بواسطة comprehension list و تعويض القيم المنعدمة  بالمتوسط بكل سهولة

new_col = [x if x!=0 else m for x in first_col] # comprehension list انشاء لائحة جديدة عبر 
#احتفظنا بالعناصر غير المنعدمة و عوضنا غيرها ب المتوسط
print(new_col)