假设我有一个矩阵:

[[1, 1, 1, 0, 0,], [0, 1, 0, 1], [1, 0, 1]] 

我想将其更改为:

[[0, 0, 0, 1, 1,], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0]] 

处理这种情况最快的方法是什么？

目前，我在另一个for循环中使用for循环，如下所示，这显然太慢了。

for my_row in my_mat: 
   for my_val in my_row: 
      my_val = 1 if my_val == 0 else 0 

请您参考如下方法:

我不认为它很慢，但它不是最快的。这里有一些更快的替代方案。

减法( super 简单)

>>> [[1 - j for j in i] for i in lst] 
[[0, 0, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0]] 

这消除了对 if 检查的需要。不过，只有当您有一个 0/​​1 列表并且您只想翻转这些值时，这才有意义。

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异或位翻转

>>> [[j ^ 1 for j in i] for i in lst] 
[[0, 0, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0]] 

XOR 运算通常很快，因此如果您的正值超过 1，这是一个很好的选择。

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不反转

>>> [[int(not j) for j in i] for i in lst] 
[[0, 0, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0]] 

请注意，这会将非零值压缩为 1。not 将整数转换为 truthy/falsy 值，随后的 int 将 False 为 0，或 True 为 1。

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如果您对此处建议的所有方法的性能感兴趣，

lst = np.random.choice(2, (1000, 1000)).tolist() 
 
%timeit [[int(not j) for j in i] for i in lst] 
%timeit [[j ^ 1 for j in i] for i in lst] 
%timeit [[1 - j for j in i] for i in lst] 
 
10 loops, best of 3: 175 ms per loop 
10 loops, best of 3: 89.8 ms per loop 
10 loops, best of 3: 61.1 ms per loop