为什么我的数据没有被屏蔽？

Question

data = [[0, 1, 1, 5, 5, 5, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],        [1, 1, 1, 0, 5, 5, 5, 0, 2, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 6, 6, 6, 0, 0, 6, 6],        [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 2, 6, 0, 0, 6, 6]]我拥有的数据对象是 <class 'numpy.ndarray'>知道数据是一个numpy对象，我做了以下工作：data = np.array(data)我想将输入中的列表中的数字设置为0，这是我尝试过的：data[~np.isin(data,[2,4])] = 0我期望在前一个矩阵中所有2和4出现都是0，其余的保持它们的值，我得到了什么：TypeError：仅整数标量数组可以转换为标量索引还尝试使用np.array给定错误将数据作为numpy数组给出。

Answer 1

np.isin如果打算将那些匹配值设置为0，则不应忽略该掩码。下面的代码可以正常工作：

另外，您应该使data一个numpy数组，而不是列表列表。

In [10]: data = np.array([[0, 1, 1, 5, 5, 5, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],

    ...:         [1, 1, 1, 0, 5, 5, 5, 0, 2, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 6, 6, 6, 0, 0, 6, 6],

    ...:         [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 2, 6, 0, 0, 6, 6]])

    ...:         

In [11]: data[np.isin(data, [2, 4])] = 0

In [12]: data

Out[12]: 

array([[0, 1, 1, 5, 5, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],

       [1, 1, 1, 0, 5, 5, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 6, 6, 6, 0, 0, 6, 6],

       [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 6, 0, 0, 6, 6]])

只是为了重现您的错误：

In [13]: data = [[0, 1, 1, 5, 5, 5, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],

    ...:         [1, 1, 1, 0, 5, 5, 5, 0, 2, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 6, 6, 6, 0, 0, 6, 6],

    ...:         [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 2, 6, 0, 0, 6, 6]]

    ...:         

In [14]: data[np.isin(data, [2, 4])] = 0

---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

<ipython-input-14-06ee1662f1f2> in <module>()

----> 1 data[np.isin(data, [2, 4])] = 0

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index