Bir boole dizisini int dizisine dönüştürme

Scilab kullanıyorum ve bir dizi boole'yi bir tamsayı dizisine dönüştürmek istiyorum:

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

Scilab'da şunları kullanabilirim:

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

hatta 1 ile çarpın:

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

Python'da bunun için basit bir komut var mı, yoksa bir döngü kullanmam gerekir mi?

Numpy dizilerinin bir astypeyöntemi vardır. Sadece yap y.astype(int).

Diziyi ne için kullandığınıza bağlı olarak bunu yapmanın bile gerekmeyebileceğini unutmayın. Bool, birçok durumda int'e otomatik olarak yükseltilecektir, bu nedenle açıkça dönüştürmek zorunda kalmadan onu int dizilerine ekleyebilirsiniz:

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

1*yYöntem çok Numpy çalışır:

>>> 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]) 

Python listelerini Boolean'dan int'e dönüştürmenin bir yolunu arıyorsanız, mapbunu yapmak için kullanabilirsiniz :

>>> 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]

Veya liste anlamalarını kullanarak:

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

Numpy kullanarak şunları yapabilirsiniz:

y = x.astype(int)

Uyuşuk olmayan bir dizi kullanıyorsanız, bir liste anlama kullanabilirsiniz :

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

Çoğu zaman dönüşüme ihtiyacınız yoktur:

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

Bunu yapmanın doğru yolu:

yourArray.astype(int)

veya

yourArray.astype(float)

Döngü olmayan çözümler istediğinizi biliyorum, ancak bulabildiğim tek çözüm muhtemelen dahili olarak döngüye girer:

map(int,y)

veya:

[i*1 for i in y]

veya:

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

Bunu yapmanın komik bir yolu

>>> np.array([True, False, False]) + 0 
np.array([1, 0, 0])