python – numpy数组到置换矩阵

发布时间：2020-12-20 12:07:35 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：np.array([1,2,3]) 我有阵容.我想把它变成一个numpy数组,每个1：1排列的元组.像这样： np.array([ [(1,1),(1,2),3)],[(2,(2,[(3,(3,]) 有关如何有效地做到这一点的任何想法？我需要做几百万次这个操作. 解决方法如果您正在使用numpy,请不要使用元组.使用它

np.array([1,2,3])

我有阵容.我想把它变成一个numpy数组,每个1：1排列的元组.像这样：

np.array([
    [(1,1),(1,2),3)],[(2,(2,[(3,(3,])

有关如何有效地做到这一点的任何想法？我需要做几百万次这个操作.

解决方法

如果您正在使用numpy,请不要使用元组.使用它的力量并添加另一个尺寸为2的尺寸.
我的建议是：

x = np.array([1,3])
np.vstack(([np.vstack((x,x,x))],[np.vstack((x,x)).T])).T

要么：

im = np.vstack((x,x))
np.vstack(([im],[im.T])).T

对于一般数组：

ix = np.vstack([x for _ in range(x.shape[0])])
return np.vstack(([ix],[ix.T])).T

这将产生你想要的东西：

array([[[1,1],[1,2],3]],[[2,[2,[[3,[3,3]]])

但作为3D矩阵,正如您在查看其形状时所看到的：

Out[25]: (3L,3L,2L)

当阵列大小变大时,这比具有排列的解决方案更有效.我的解决方案针对@ Kasra的时间为1ms,而对于一个100的大小为100的阵列,我的解决方案为46ms.@ AshwiniChaudhary的解决方案更有效率.

（编辑：李大同）

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