是否有一些优雅的方式来操纵我的ndarray

Question

我有一个名为的矩阵xs：

array([[1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 2, 1],

       [2, 1, 0, 0, 0, 1, 2, 1, 1, 2, 2]])

现在，我想用同一行中最近的前一个元素替换零（假定第一列必须为非零。）。粗略的解决方案如下：

In [55]: row, col = xs.shape

In [56]: for r in xrange(row):

   ....:     for c in xrange(col):

   ....:         if xs[r, c] == 0:

   ....:             xs[r, c] = xs[r, c-1]

   ....: 

In [57]: xs

Out[57]: 

array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1],

       [2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2]])

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

如果可以使用pandas，replace则将在一条指令中显式显示替换项：import pandas as pdimport numpy as npa = np.array([[1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 2, 1],              [2, 1, 0, 0, 0, 1, 2, 1, 1, 2, 2]])df = pd.DataFrame(a, dtype=np.float64)df.replace(0, method='pad', axis=1)

Answer 2

我的版本基于逐步滚动和初始数组的屏蔽，不需要其他库（numpy除外）：import numpy as npa = np.array([[1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 2, 1],              [2, 1, 0, 0, 0, 1, 2, 1, 1, 2, 2]])for i in xrange(a.shape[1]):    a[a == 0] = np.roll(a,i)[a == 0]    if not (a == 0).any():             # when all of zeros        break                          #        are filledprint a## [[1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1]##  [2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2]]