float 値の大きな 4D 配列 (時間、高さ、緯度、経度) があります。配列内の 100.0 より大きい値を効率的に強制的に 100.0 にしたいと考えています。map
関数 (+ lambda
?) でこれができると思いますが、行き詰まっています。現在、各インデックスを通過する大まかな for ループがありますが、これには時間がかかりすぎます。
事前にご協力いただきありがとうございます。
解決策: numpy.clip(array,0,100.0)
float 値の大きな 4D 配列 (時間、高さ、緯度、経度) があります。配列内の 100.0 より大きい値を効率的に強制的に 100.0 にしたいと考えています。map
関数 (+ lambda
?) でこれができると思いますが、行き詰まっています。現在、各インデックスを通過する大まかな for ループがありますが、これには時間がかかりすぎます。
事前にご協力いただきありがとうございます。
解決策: numpy.clip(array,0,100.0)
効率的にするには、おそらくNumPyを使用する必要があります。
NumPy を使用すると、スペース効率の高い多次元配列を使用して、問題の解決策をすぐに使用できます。