Как преобразовать логический массив в массив int

Я использую Scilab и хочу преобразовать массив булевых значений в массив целых чисел:

>>> x = np.array([4, 3, 2, 1])
>>> y = 2 >= x
>>> y
array([False, False,  True,  True], dtype=bool)

В Scilab я могу использовать:

>>> bool2s(y)
0.    0.    1.    1.

или даже просто умножьте его на 1:

>>> 1*y
0.    0.    1.    1.

есть ли простая команда для этого в Python, или мне придется использовать цикл?

5 71
python type-conversion integer boolean-logic scilab

5 ответов:

массивы Numpy имеют astype метод. Просто сделай y.astype(int).

обратите внимание, что это может даже не понадобиться, в зависимости от того, для чего вы используете массив. Bool будет автоматически переведен в int во многих случаях, поэтому вы можете добавить его в массивы int без явного преобразования:

>>> x
array([ True, False,  True], dtype=bool)
>>> x + [1, 2, 3]
array([2, 2, 4])
93

The 1*y метод работает и в Numpy:

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([4, 3, 2, 1])
>>> y = 2 >= x
>>> y
array([False, False,  True,  True], dtype=bool)
>>> 1*y                      # Method 1
array([0, 0, 1, 1])
>>> y.astype(int)            # Method 2
array([0, 0, 1, 1])

если вы просите способ преобразования списков Python из Boolean в int, вы можете использовать map для этого:

>>> testList = [False, False,  True,  True]
>>> map(lambda x: 1 if x else 0, testList)
[0, 0, 1, 1]
>>> map(int, testList)
[0, 0, 1, 1]

или с помощью списка понимания:

>>> testList
[False, False, True, True]
>>> [int(elem) for elem in testList]
[0, 0, 1, 1]
30

используя numpy, вы можете сделать:

y = x.astype(int)

Если вы используете массив не numpy, вы можете использовать понимание:

y = [int(val) for val in x]
13

большую часть времени вам не нужно преобразования:

>>>array([True,True,False,False]) + array([1,2,3,4])
array([2, 3, 3, 4])

правильный способ сделать это:

yourArray.astype(int)

или

yourArray.astype(float)
6

Я знаю, что вы просили не циклических решений, но единственные решения, которые я могу придумать, вероятно, цикл внутри в любом случае:

map(int,y)

или:

[i*1 for i in y]

или:

import numpy
y=numpy.array(y)
y*1
3