如何使用显示True值索引的元组列表生成2D布尔数组?
例如,我有以下元组列表:
lst = [(0,1), (0, 2), (1, 0), (1, 3), (2,1)]
我所做的是,我首先生成一个假的数组:
arr = np.repeat(False, 12).reshape(3, 4)
然后,遍历列表以指定True值:
for tup in lst:
arr[tup] = True
print(arr)
array([[False, True, True, False],
[ True, False, False, True],
[False, True, False, False]], dtype=bool)
这似乎是一个常见的用例,所以我想知道是否有一个内置的方法,没有循环。
答案 0 :(得分:3)
zip(*...)
是一种方便的“转置”方式。列表(或元组)列表。 A[x,y]
与A[(x,y)]
相同。
In [397]: lst = [(0,1), (0, 2), (1, 0), (1, 3), (2,1)]
In [398]: tuple(zip(*lst)) # make a tuple of tuples (or lists)
Out[398]: ((0, 0, 1, 1, 2), (1, 2, 0, 3, 1))
In [399]: A=np.zeros((3,4),dtype=bool) # make an array of False
In [400]: A[tuple(zip(*lst))] = True # assign True to the 5 values
In [401]: A
Out[401]:
array([[False, True, True, False],
[ True, False, False, True],
[False, True, False, False]], dtype=bool)
答案 1 :(得分:2)
您可以使用multidimensional indexing:
>>> lst = np.array(lst)
>>> arr = np.repeat(False, 12).reshape(3, 4)
>>> arr[lst[:,0], lst[:,1]] = True
>>> arr
array([[False, True, True, False],
[ True, False, False, True],
[False, True, False, False]], dtype=bool)
答案 2 :(得分:1)
这是一种使用NumPy's linear indexing
的方法,适用于任何用于生成多维数组的长度的元组 -
# Convert list of indices to a 2D array version
idx = np.array(lst)
# Decide on the shape of output array based on the extents, then initialize
shp = idx.max(0)+1
out = np.zeros(shp,dtype=bool)
# Using np.put insert 1s in out at places specified by linear indices version
np.put(out,np.ravel_multi_index(idx.T,shp),1)
示例输入,输出 -
In [54]: lst
Out[54]: [(0, 1, 3), (0, 2, 2), (1, 0, 0), (1, 3, 1), (2, 1, 3)]
In [55]: out
Out[55]:
array([[[False, False, False, False],
[False, False, False, True],
[False, False, True, False],
[False, False, False, False]],
[[ True, False, False, False],
[False, False, False, False],
[False, False, False, False],
[False, True, False, False]],
[[False, False, False, False],
[False, False, False, True],
[False, False, False, False],
[False, False, False, False]]], dtype=bool)