Question

让形状为[M]，dtype int32和（随机）值的整数数组位于[0，N）范围内，例如：

M = 8
N = 5
a = np.random.randint(0, N, [M])  # a = [1, 1, 2, 4, 0, 1, 1, 3]

我需要从该数组创建一个形状为[M，N]，dtype int32且值为0或1的矩阵m，如果j

m = some_magic(a)     # m = [[0, 1, 1, 1, 1],
                      #      [0, 1, 1, 1, 1],
                      #      [0, 0, 1, 1, 1],
                      #      [0, 0, 0, 0, 1],
                      #      [1, 1, 1, 1, 1],
                      #      [0, 1, 1, 1, 1],
                      #      [0, 1, 1, 1, 1],
                      #      [0, 0, 0, 1, 1]]

我的 some_magic 功能失调的版本开始于将矩阵初始化为零（使用np.zeros），然后将适当的成员设置为1。

m = np.zeros([M, N])

尽管我不能正确地找出下一部分。访问单个成员（例如，每个第二个成员或固定片）很容易，并且可以通过以下方式实现：

m[np.arange(M), C1:C2]

其中C1和C2是整数常量，

m[np.arange(M), a:]

据我认为应该产生正确结果的

失败，并显示错误消息

Only integer scalar arrays can be converted to a scalar index.

能否请您指出正确的方向？非常感谢。

Answer 1

这是使用broadcasting的解决方案。

(a[:, None] <= np.arange(N)).view('i1')
# np.less_equal.outer(a, np.arange(N)).view('i1')

array([[0, 1, 1, 1, 1],
       [0, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 0, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 1, 1, 1, 1],
       [0, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1]], dtype=int8)

Answer 2

我不确定是否可以进行这样的切片。我建议您改为创建索引，然后对它们进行操作：

M = 8 
N = 5 
#a = np.random.randint(0, N, [M])  
a = np.array([1, 1, 2, 4, 0, 1, 1, 3])

from0toN = np.expand_dims(np.arange(N),0) # [[0,1,2,3,4]]

m = np.repeat(from0toN, M, axis=0)
#array([[0, 1, 2, 3, 4],
#             ...,
#       [0, 1, 2, 3, 4]])

boolean = m >= np.expand_dims(a,1)

onesAndZeroes = boolean.astype(int)

"""
array([[0, 1, 1, 1, 1],
       [0, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 0, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 1, 1, 1, 1],
       [0, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1]])
"""

用numpy中的变量[m]数组切片[m，n]数组

2 个答案: