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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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多重配列の比較をfor文を使わずに行いたい

samyu

総合スコア11

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/02/14 06:37

前提・実現したいこと

ある2つの配列の中身が両方とも0でない時、配列の要素を別の配列の要素で置き換える処理を実行するコードを書きましたが、2重ループを使っているため、処理が遅いです。なので、高速化したいのですが、うまくいきませんでした。

発生している問題・エラーメッセージ

2重ループを以下の方法で実装を試みた結果、次のようなエラーが出ました。

ar[list_1 != 0 and list_2 != 0 and list_3 != 0] = ar2
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

エラーについても調べてみたところ、any()、all()を使えば解決するのではというところまではたどり着きましたが、使い方がよくわかりません。

該当のソースコード

python

1import numpy as np 2 3def main(): 4 ar = np.ones((5,5)) 5 ar2 = np.zeros((5,5)) 6 7 list_1 = np.ones((5,5)) 8 list_2 = np.ones((5,5)) 9 list_3 = np.ones((5,5)) 10 height, width = list_1.shape[0:2] 11 12 y = 0 13 x = 0 14 15 #ar[list_1 != 0 and list_2 != 0 and list_3 != 0] = ar2 16 17 for y in range(height): 18 for x in range(width): 19 if list_1[y, x] != 0 and list_2[y, x] != 0 and list_3[y, x] != 0: 20 ar[y, x] = ar2[y, x] 21 22 print(ar) 23 24if __name__ == '__main__': 25 main()

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python

1xy=(list_1 != 0) & (list_2 != 0) & (list_3 != 0) 2ar[xy] = ar2[xy]

ではないかと。

投稿2018/02/14 06:48

編集2018/02/14 06:50
hiro-k

総合スコア902

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全くfor文を使わない方法もあります。

python

1tmp = list_1 + list_2 + list_3 2result = np.where(tmp==0 , ar , ar2)

考え方としてlist_1/list_2/list_3の全てがゼロではないということは各要素の合計がゼロではないということです。そこで、評価対象の配列を要素ごとに合算し、numpyのwhereを使って評価し、ゼロであればarの要素を用いゼロでなければar2の要素を用いることで、for文の部分と同じ処理ができます。

投稿2018/02/14 12:38

R.Shigemori

総合スコア3376

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解決策だけお示しします。

python

1pos_boolean = (list_1 != 0) & (list_2 != 0) & (list_3 != 0) 2ar[pos_boolean] = ar2[pos_boolean] 3

最初のコードだと、イコールの左辺と右辺の対応が正しく取れないことが問題の一つです。

投稿2018/02/14 06:53

退会済みユーザー

退会済みユーザー

総合スコア0

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hiro-k

2018/02/14 07:00

& ではなく and を使っていることも大きな問題かと。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/02/14 07:02

ですね。
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