Question

我试图为遗传算法做一个统一顺序交叉。在那里，我有两个2D阵列p1和p2以及一个2D位阵列，b。 p1，p2和b具有相同的形状。我屏蔽了p1中对应于b中的1s的元素和对应于b中的0的p2中的元素。从这些开始，我需要生成2个矩阵c1和c2，使得c1具有与p2中相同的元素，但是按照p1中给出的顺序将空白替换为p2中的相应值，而c1则相反。

例如：

p1 = [[1, 2, 3, 4, 5],
      [1, 4, 3, 2, 5]]
p2 = [[5, 4, 3, 2, 1],
      [2, 1, 3, 4, 5]]
b = [[1, 0, 1, 0, 1],
     [1, 0, 0, 1, 0]]

屏蔽数组是mp1和mp2;

mp1 = [[1, _, 3, _, 5],
       [1, _, _, 2, _]]
mp2 = [[_, 4, _, 2, _],
       [_, 1, 3, _, 5]]

然后c1和c2将是，

c1 = [[1, 4, 3, 2, 5],
      [1, 3, 4, 2, 5]]
c2 = [[1, 4, 3, 2, 5],
      [4, 1, 3, 2, 5]]

在我的情况下，p1，p2，b，c1，c2的维度为500X100000，因此答案需要进行矢量化和高效。

Answer 1

我无法确切地理解你究竟在问什么，因为要么你在问题上写错了，要么我在这里完全忽略了这一点。

所以，首先我们有一个p1的掩码

mp1 = [[1, _, 3, _, 5],
       [1, _, _, 2, _]]

其中_值应替换为p2中的相应值。哪个应该是

[[_, 4, _, 2, _],
 [_, 1, 3, _, 5]]

所以在我的脑海里，结果应该是

[[1, 4, 3, 2, 5],
 [1, 1, 3, 2, 5]])

但你说预期的结果是

[[1, 4, 3, 2, 5],
 [1, 3, 4, 2, 5]]

3如何出现在那里以及4来自哪里？我错过了什么？（在任何人反对我之前，我不能在评论中说明这一点）

如果你可以使用numpy，对于这样的东西，我建议你做，解决方案，尽我所能的解释能力，将是：

p1 = [[1, 2, 3, 4, 5],
      [1, 4, 3, 2, 5]]
p2 = [[5, 4, 3, 2, 1],
      [2, 1, 3, 4, 5]]
b = [[1, 0, 1, 0, 1],
     [1, 0, 0, 1, 0]]

#this is just how you turn python lists into numpy arrays
import numpy as np
p1 = np.asarray(p1)
p2 = np.asarray(p2)
b = np.asarray(b)

#this is the actual solution to the problem
p1[b==0] = p2[b==0]

这些替换是在适当的位置完成的，因此它对内存很有好处，它们基本上都是在C语言的后台完成的，这意味着它很快。

Python numpy根据另一个矩阵中的顺序填充矩阵中的蒙版元素

1 个答案: