Question

我有一些简单的代码，我只想计算两个矩阵的乘积中不同列的数量。代码是

import numpy as np
import itertools

n = 5
h = 2
M =  np.random.randint(2, size=(h,n))
F = np.matrix(list(itertools.product([0,1],repeat = 5))).transpose()
product = M*F
setofcols = set()
for column in product.T:
    setofcols.add(column)
print len(setofcols)

然而，这给出了错误的答案，因为setofcols的所有元素都是不同的，即使列是相同的。什么是正确的做法？

我将使用更大的n和h值来运行它，因此使用尽可能少的内存的解决方案将非常棒。

Answer 1

您可以使用repr：

让您的工作

import numpy as np
import itertools

n = 5
h = 2
M =  np.random.randint(2, size=(h,n))
F = np.matrix(list(itertools.product([0,1],repeat = 5))).transpose()
product = M*F
setofcols = set()
for column in product.T:
    setofcols.add(repr(column))
print len(setofcols)
print setofcols

你也可以这样做：

setofcols={tuple(e.A1) for e in product.T}

矩阵的A1属性是1d基本数组，可用作tuple的序列。

计算矩阵中不同列的数量

1 个答案: