反向numpy参考笛卡尔积

Question

我使用函数来获取3组数组（cp1）的笛卡尔积，这些数组是从pandas数据帧中的列派生的。在获得这个（cp2）之后，我运行一个测试以检查总和是否小于1.05，如果是，我想找到原始数组中的组合从它所在的位置生成真正。有没有办法用numpy / python / pandas做到这一点？任何帮助，将不胜感激。最后，我想在生成真实条件的数据框中的每一列中获取原始索引。

In [780]: cp1.shape

Out[780]: (8, 3)

In [781]: cp2.shape

Out[781]: (512, 3)

In [782]: cp2

Out[782]: array([[ 0.43478262,  0.33333334,  0.29411763],
                 [ 0.43478262,  0.33333334,  0.32258067],
                 [ 0.43478262,  0.33333334,  0.32786885],
                   ..., 
                 [ 0.43478262,  0.32258067,  0.32258067],
                 [ 0.43478262,  0.32258067,  0.29850748],
                 [ 0.43478262,  0.32258067,  0.32258067]])

In [783]: bools = cp2.sum(1) < 1.05

In [784]: np.where(bools)

Out[784]: (array([392, 398, 440, 446]),)

Answer 1

您可以通过ai在bi和ai * c + bi == idx r < len(a)中解析c == len(b)和ai, bi = divmod(idx, len(b))。这是指数计算的倒数。

另一个更直接但使用更多空间的选项是采用numpy.arange(len(a))和numpy.arange(len(b))的笛卡尔积，然后将其与索引一起索引以获取原始数组中的索引。