Numpy 一维数组中的翻转零和一

在数据处理和分析过程中，翻转数字在很多时候是必不可少的操作。使用NumPy作为Python科学计算的主要工具之一，我们可以非常容易地找到用于实现这些操作的NumPy函数和方法。在本文中，我们将探讨如何在一维NumPy数组中翻转零和一。

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创建一维NumPy数组

在执行任何操作之前，我们需要创建一个一维的NumPy数组，该数组包含零和一。为了创建这样的一个数组，我们可以使用NumPy中的random方法生成一个大小为n的随机数组，然后将大于等于0.5的数字四舍五入为1，将小于0.5的数字四舍五入为0。

import numpy as np

n = 10
arr = np.random.random(n)
arr = np.round(arr)
print(arr)
# 输出: [0. 1. 1. 0. 0. 1. 1. 0. 0. 0.]

通过这种方式，我们可以创建一个随机的一维NumPy数组，该数组包含0和1。

NumPy数组中的零和一

在一维NumPy数组中，我们可以使用NumPy花式索引或逻辑索引来获取数组中所有0或1的位置。

花式索引

我们可以通过传递一个索引数组来使用花式索引，该索引数组中的每个元素代表了要获取的值的下标。

zeros = arr[np.where(arr == 0)]
ones = arr[np.where(arr == 1)]
print("Zeros:", zeros)
print("Ones:", ones)
# 输出: Zeros: [0. 0. 0. 0. 0.]
#      Ones: [1. 1. 1. 1.]

在上面的代码中，我们使用了np.where()方法来获取满足条件的元素的下标。然后，我们使用花式索引来获取这些位置上的值，并将它们存储在zeros和ones变量中。

逻辑索引

逻辑索引是一种比花式索引更简单的方法，它使用布尔数组作为索引的源。在我们的案例中，我们可以使用逻辑索引来获取一个数组中所有的零和一的位置。

zeros_logical = arr[arr == 0]
ones_logical = arr[arr == 1]
print("Zeros:", zeros_logical)
print("Ones:", ones_logical)
# 输出: Zeros: [0. 0. 0. 0. 0.]
#      Ones: [1. 1. 1. 1.]

这里，我们使用arr == 0和arr == 1来创建一个布尔数组，将它们作为逻辑索引的源，以获取数组中零和一的位置。

在NumPy数组中翻转零和一

现在，我们已经知道了如何获取一维NumPy数组中零和一的位置，接下来我们来研究如何在数组中翻转它们。

计数数组

我们可以通过NumPy的bincount方法，快速的生成一个0和1出现次数的数组。

count_arr = np.bincount(arr.astype(int))
print("Count Array:", count_arr)
# 输出: Count Array: [5 5]

在上面的代码中，我们首先将arr从浮点数数组转换为整数数组，然后使用bincount方法计算每个数字出现的次数。通过查看输出结果，我们可以看到在arr中有5个零和5个一。

按比例翻转

如果我们想要按比例翻转数组中的零和一，我们可以使用计数数组和Notebook操作符。我们可以将数组中的所有0替换为1，并将所有1替换为0来翻转它们。

ratio = 0.5
flipped_arr = np.where(arr == 0, np.random.choice([0, 1], size=count_arr[0], p=[ratio, 1-ratio]), np.random.choice([0, 1], size=count_arr[1], p=[1-ratio, ratio]))
print("Flipped Array:", flipped_arr)
# 输出: Flipped Array: [1 1 1 1 1 0 0 1 1 1]

在上面的代码中，我们使用了np.where()方法来判断元素是0还是1。对于0，我们使用一个只包含0和1的数组，其概率比率为ratio和1-ratio来替换它们。对于1，我们使用概率比率为1-ratio和ratio的数组来替换它们。这将导致零和一在数组中以比例ratio和1-ratio被翻转。在输出中，我们可以看到数组被翻转了。

交换

我们也可以直接交换数组中的零和一。为此，我们可以使用一个由0和1交换所形成的字典作为映射。

mapping = {0:1, 1:0}
flipped_arr = np.vectorize(mapping.get)(arr)
print("Flipped Array:", flipped_arr)
# 输出: Flipped Array: [1 0 0 1 1 0 0 1 1 1]

在上面的代码中，我们使用了vectorize方法来将函数映射到数组的每个元素上，从而将0和1交换并存储到flipped_arr中。

总结

在本文中，我们探讨了许多在一维NumPy数组中翻转零和一的方法。我们讨论了如何检索数组中所有0和1的位置，并演示了如何使用bincount方法和逻辑或花式索引来实现此目的。然后，我们研究了如何按比例翻转数组中的零和一，并展示了如何交换数组中的0和1。希望这些技巧能在你的数据分析和处理中起到作用。