NumPy min/max tại chỗ gán

Question

Có thể thực hiện phân bổ tối thiểu/tối đa tại chỗ với mảng nhiều chiều NumPy mà không cần sao chép thêm không?

Say, a và b là hai mảng NumPy 2D và tôi muốn có a[i,j] = min(a[i,j], b[i,j]) cho tất cả i và j.

Một cách để làm điều này là:

a = numpy.minimum(a, b) 

Tuy nhiên, theo các tài liệu, numpy.minimum tạo và trả về một mảng mới:

numpy.minimum (x1, x2 [, ra])
Tối thiểu yếu tố mảng yếu tố.
So sánh hai mảng và trả về một mảng mới chứa minima yếu tố.

Vì vậy, trong đoạn code trên, nó sẽ tạo ra một mảng tạm thời mới (tối thiểu a và b), sau đó gán nó vào a và vứt bỏ nó, phải không?

Có cách nào để thực hiện điều gì đó như a.min_with(b) sao cho kết quả tối thiểu được gán trở lại a tại chỗ?

Answer 1

numpy.minimum() lấy đối số thứ ba tùy chọn, là mảng đầu ra. Bạn có thể chỉ định a tại đó để nó được sửa đổi tại chỗ:

In [9]: a = np.array([[1, 2, 3], [2, 2, 2], [3, 2, 1]]) 

In [10]: b = np.array([[3, 2, 1], [1, 2, 1], [1, 2, 1]]) 

In [11]: np.minimum(a, b, a) 
Out[11]: 
array([[1, 2, 1], 
     [1, 2, 1], 
     [1, 2, 1]]) 

In [12]: a 
Out[12]: 
array([[1, 2, 1], 
     [1, 2, 1], 
     [1, 2, 1]])