Flipping Nullen und Einsen in ein-dimensionales NumPy-array

Habe ich ein ein-dimensionales NumPy-array aus Nullen und Einsen etwa so:

array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Ich würde gerne einen schnellen Weg, um einfach nur "flip" werden die Werte Z, die Nullen werden zu Einsen und Einsen werden zu Nullen, was in ein NumPy-array wie dieses:

array([1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

Ist es ein einfacher one-liner für dieser? Ich schaute auf die fliplr() - Funktion, aber dies zu verlangen scheint NumPy-arrays Abmessungen in zwei oder mehr. Ich bin sicher, es gibt eine ziemlich einfache Antwort, aber jede Hilfe würde geschätzt werden.

InformationsquelleAutor kylerthecreator | 2014-11-12
  1. 63

    Muss es etwas in deine Frage, dass verstehe ich nicht...

    Sowieso

    In [2]: from numpy import array

In [3]: a = array((1,0,0,1,1,0,0))

In [4]: b = 1-a

In [5]: print a ; print b
[1 0 0 1 1 0 0]
[0 1 1 0 0 1 1]

In [6]:
    • Dies sollte die akzeptierte Antwort. Ihre die einfachste Lösung
    • Schön und einfach in der Tat +1. Das nur potenzielle Problem ist, dass es nicht einfach zu tun, in-place. Nur weil der, dass ich lieber mit bitweisen XOR, a = a ^ 1 können Sie tun a ^= 1.
    • Sie sollten angeben, dass das als Antwort a ^= 1 prägnante und pythonic. Danke!
    InformationsquelleAutor gboffi
  2. 11

    Ein Zeichen, dass Sie sollte wohl einen boolean-Datentyp

    a = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], dtype=np.bool)
# or
b = ~a
b = np.logical_not(a)
    • Ich mag Antworten, die das problem lösen, anstatt die Frage.
    InformationsquelleAutor YXD
  3. 4

    Mathematisch, die erste Sache, die kommt sich zu kümmern, ist (value + 1) % 2.

    >>> (a+1)%2
array([1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=int32)
    • Diese lieben. Schnell, prägnant, logisch. Vielen Dank für diese.
    • Werfen Sie einen Blick auf @gboffi 's Antwort...
    • Schnell, prägnant, logisch? Modulo ist langsam wie die Hölle ich glaube nicht, dass es etwas mehr logische und schnelle als die Antwort von @gboffi 😉
    InformationsquelleAutor CoryKramer
  4. 2
    answer = numpy.ones_like(a) - a
    • (eigentlich @gboffi 's Antwort ist besser)
    InformationsquelleAutor heltonbiker
  5. 1

    anderen überflüssig option:

    numpy.logical_not(a).astype(int)
    InformationsquelleAutor John Greenall
  6. 1

    Ich fand auch einen Weg, es zu tun:

    In [1]: from numpy import array

In [2]: a = array([1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

In [3]: b = (~a.astype(bool)).astype(int)


In [4]: print(a); print(b)
[1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]

    Dennoch denke ich, dass @gboffi s Antwort ist die beste. Ich hätte von Ihnen positiv bewertet werden, aber ich habe nicht genug Ruf noch 🙁

    • Herzlich willkommen auf Stack Overflow! Wenn eine Frage bereits beantwortet - vor allem, wenn es von vor 3 Jahren(!) - bitte nicht noch eine Lösung, dass Sie wissen, ist schlechter als der, der ausgewählt wurde. Viel Glück!
    InformationsquelleAutor Mikolaj Buchwald
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