替换浮点数中的小数

Question

这个平台上的某个人已经有了帮助我生成以下代码

col,row = (100,1000) 
a = np.random.uniform(0,10,size=col*row).round(6).reshape(row,col)
mask = (a*1e6+1).astype(int)%10<2
a[mask] += 2e-6

这个代码确保最后一个小数点不是0或9。但是，我想在所有生成的小数中都没有0或9(这样就不可能有1.963749或3.459007)。

例如，将所有的0和9替换为2(考虑到上面的例子，分别为1.263742和3.452227 )是很好的。我知道替换函数(0，2)不适用于十进制数。是否有一种方法来替换这些数字，或者是否应该重写代码以使其工作？

Answer 1

使用字符串的解决方案(我认为它不优雅，但很有效)。

假设这种输入是熊猫DataFrame df

       col1      col2
0  1.234567  9.999909
1  1.999999  0.120949

可以将其堆栈并替换为字符串：

def rand(x):
    import random
    return random.choice(list('12345678'))

df2 = (df
 .stack()
 .astype(str)
 .str.replace(r'[09](?!.*\.)', rand)
 .astype(float)
 .unstack()
 )

输出：

       col1      col2
0  1.234567  9.665236
1  1.184731  0.128345

Answer 2

一种单独生成每个数字位置的备选方案(在网上试试！)：

a = sum(np.random.randint(1, 9, (row, col)) * 10**e
        for e in range(-6, 1))

使用更多的NumPy (在网上试试！)：

a = (np.random.randint(1, 9, (row, col, 7)) * [[10.**np.arange(-6, 1)]]).sum(2)