这可以用for循环和条件实现,但是使用Python和numpy有一种快速有效的方法,因为我正在处理有数十万行的矩阵。
作为一个例子,我们有一个3行的小矩阵
1, 3, 4, 10, 2, 4, 1
2, 4, 10, 1, 1, 1, 2
1, 4, 7, 5, 4, 10, 1
结果,我希望循环移动行,使每行的最大值位于中间
1, 3, 4, 10, 2, 4, 1
2, 2, 4, 10, 1, 1, 1
7, 5, 4, 10, 1, 1, 4
我在考虑的是这样的事情:
middle = matrix.shape[1]/2
for row in range(0, matrix.shape[0]):
max_index = np.argmax(matrix[row, :])
np.roll(matrix[row, :], middle-max_index)
我认为argmax可以提取所有行的所有最大值索引。但是如何对每一行应用不同的移位,np.roll并没有提供这样的功能,因为shift必须是int而不是数组。
答案 0 :(得分:4)
这是一种vectorized
方法,假设A
为输入数组 -
# Get shape info and the middle column index
M,N = A.shape
mid_col_idx = int(N/2)
# Get required shifts for each row
shifts = mid_col_idx - np.argmax(A,axis=1)
# Get offsetted column indices
offsetted_col_idx = np.mod(np.arange(N) - shifts[:,None],N)
# Finally generate correctly ordered linear indices for all elements
# and set them in A in one-go
Aout = A.ravel()[offsetted_col_idx + N*np.arange(M)[:,None]]
示例运行 -
In [74]: A
Out[74]:
array([[ 1, 3, 4, 10, 2, 4, 1],
[ 2, 4, 10, 1, 1, 1, 2],
[ 1, 4, 7, 5, 4, 10, 1]])
In [75]: Aout
Out[75]:
array([[ 1, 3, 4, 10, 2, 4, 1],
[ 2, 2, 4, 10, 1, 1, 1],
[ 7, 5, 4, 10, 1, 1, 4]])