Создание массивов только из True/False в numpy Python

Быстрый ответ

Для создания массива numpy, полностью состоящего из значений True или False, рекомендуется использовать функцию np.full(), поскольку она является наиболее эффективным инструментом для данной задачи. Вот пример её использования:

import numpy as np

# Создание массива, состоящего только из True. Замените shape на нужные вам размеры:
true_array = np.full(shape, True, dtype=bool)

# Создание массива, состоящего только из False. Замените shape на нужные вам размеры:
false_array = np.full(shape, False, dtype=bool)

Если предпочтительными являются единицы и нули

Создание булевых массивов с помощью numpy.ones и numpy.zeros

Чтобы создать массив, состоящий только из True, можно использовать np.ones():

# Массив True
true_array_ones = np.ones(shape, dtype=bool)

Для создания массива из значений False вам поможет np.zeros():

# Массив False
false_array_zeros = np.zeros(shape, dtype=bool)

Важное замечание: параметр dtype=bool обязателен для формирования булевых массивов.

Разница в версиях numpy и проблема эффективности

Начиная с версии NumPy 1.8, использование np.full() с параметром dtype=bool обеспечивает быструю и оптимизированную инициализацию булевых массивов. Если же вы работаете с более ранними версиями, то производительность может быть ниже.

Вопрос о возможности записи в массив

Не забывайте о массивах только для чтения и массивах, доступных для записи. По умолчанию np.full() создает массивы, которые можно изменять. Если вам нужно создать массив только для чтения, воспользуйтесь следующим кодом:

read_only_true_array = np.broadcast_to(True, shape)

Визуализация

Процесс создания массива numpy, состоящего исключительно из значений True или False, можно представить так:

Мы включаем или выключаем все лампы в доме одним действием.

import numpy as np
np.full((3, 3), True)  # Все лампы включены: 💡💡💡
                       #                      💡💡💡
                       #                      💡💡💡

np.full((3, 3), False) # Все лампы выключены: 💤💤💤
                       #                      💤💤💤
                       #                      💤💤💤

Это похоже на то, как вы включаете и выключаете свой цифровой "свет" всего одной строкой кода!

Одна задача — множество решений

Работа с большими массивами? Учитывайте эффективность!

Когда дело касается массивов большого объема, скорость инициализации становится ключевым фактором. И здесь происходит что-то удивительное: по скорости numpy.full() отстает от numpy.ones() и numpy.zeros(), если вы устанавливаете dtype=bool.

Изменение шаблонов булевых массивов с помощью numpy.empty

Если вам потребуется изменимый шаблон для булевого массива, комбинация np.empty() и метода .fill() обеспечит полезный и универсальный инструмент:

empty_array = np.empty(shape, dtype=bool)
empty_array.fill(True)
# Это как чашка кофе, полная до краев, каждое утро ☕

Тестируйте производительность

Вы можете провести сравнительные тесты на производительность различных методов создания массивов, используя инструменты для бенчмаркинга, например, perfplot. Анализируйте результаты, принимайте обоснованные решения и достигайте успеха:

import perfplot
perfplot.show(
    setup=lambda n: (n,), 
    kernels=[
        lambda n: np.full(n, True, dtype=bool), 
        lambda n: np.ones(n, dtype=bool),
        lambda n: np.empty(n, dtype=bool).fill(True)
    ],
    labels=["full", "ones", "empty fill"],
    n_range=[2**k for k in range(20)],
    xlabel="Размер массива"
    # Кто займет место в лидерах на олимпиаде производительности? 🥇
)

Анализ результатов тестирования производительности с помощью perfplot позволит вам определить наиболее эффективный метод в каждой конкретной ситуации.

Полезные материалы

1. numpy.full — Руководство NumPy v1.26 — справка по функции создания массивов с фиксированными значениями в NumPy.
2. Как создать массив numpy только из True или False? – Stack Overflow — примеры и решения от профессионального сообщества разработчиков для создания массивов только из True или False.
3. Быстрый старт с NumPy — Руководство NumPy v1.26 — основные методы создания массивов в NumPy.
4. Программирование массивов с NumPy без циклов — Real Python — статья об использовании массивов NumPy без использования циклов.
5. Учебник по NumPy для Python (с применением Jupyter и Colab) — подробное руководство от курса CS231n в Стэнфорде, в котором рассматриваются основы использования NumPy для начинающих и опытных пользователей.