Question

我的test.txt文件包括：

我的Python代码：

import numpy as np
from numpy.linalg import 
import os
A=np.loadtxt("C:\Users\KEMAL\Desktop\piton\test.txt")
n=3 
for i in range(0,n):
    b=[row[i] for row in A]
    D=np.array(b)
    size=[len(D),np.max(D)]
    B=np.zeros(size)
    for i in range(len(D)):
        idx=D[i]-1
        B[i,idx]=1
        U=B.transpose(1, 0)

    print U

通过上面编写的代码，这段代码给了我这个：

[[ 0.  1.  0.  1.  0.  0.  0.  0.]
 [ 1.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  1.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  1.  0.  0.  0.]]
[[ 0.  1.  1.  1.  1.  0.  0.  1.]
 [ 1.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  0.]]
[[ 0.  0.  1.  1.  0.  1.  0.  1.]
 [ 0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.  0.  0.  1.  0.]
[ 1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]]

这不是矩阵！我想将矩阵转换成如下所示，并且每次尝试都失败了。

[[ 0.  1.  0.  1.  0.  0.  0.  0.]
 [ 1.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  1.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  1.  1.  1.  0.  0.  1.]
 [ 1.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.  1.  0.  1.  0.  1.]
 [ 0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.  0.  0.  1.  0.]
 [ 1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]]

Answer 1

尝试这样的事情：

NewU=list()
for i in U:
    NewU+=i
print NewU

我不熟悉numpy，所以我不确定它是否有效，但值得一试。

Answer 2

我建议用以下内容替换你的for循环：

A = np.loadtxt("C:\Users\KEMAL\Desktop\piton\test.txt").T

s = A.max(axis=1).cumsum()
data = np.zeros((int(s[-1]), A.shape[1]))

A[1:] += s[:2, None]
i = (A - 1).astype(int)
j = np.tile(np.arange(A.shape[1]), (A.shape[0], 1))

data[i, j] = 1

因此>>> data给出了：

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

这应该更快。如果你想继续使用较慢的for循环解决方案，你应该vstack生成的数组：

A=np.loadtxt("C:\Users\KEMAL\Desktop\piton\test.txt")
n=3
arrs = []
for i in range(0,n):
    b=[row[i] for row in A]
    D=np.array(b)
    size=[len(D),np.max(D)]
    B=np.zeros(size)
    for i in range(len(D)):
        idx=D[i]-1
        B[i,idx]=1
        U=B.transpose(1, 0)

    arrs.append(U)

np.vstack(arrs)

我该如何将其转换为矩阵

2 个答案: