我需要使用数组来进行一些计算。我有以下数据:
x = [[81, 68, 71, 71, 67, -72], [79, 77, 88, 88, 59, -71], [67, 71, 68, 68, 85, -66]]
我需要使用数据并从每列中提取正值和负值的数量,因此输出应该是这样的:
positive_value = [3,3,3,3,0]
negative_vaue = [0,0,0,0,3]
我尝试使用for
循环但没有成功,也尝试使用Numpy,但我真的不知道如何使用它。
获得该结果的最佳方法是什么?
答案 0 :(得分:5)
最优雅的方法可能是首先将其转换为numpy数组,然后对其执行条件>= 0
,然后计算第一轴上的sum(..)
:
import numpy as np
np.sum(np.array(x) >= 0, axis=0)
然后产生:
>>> np.sum(np.array(x) >= 0, axis=0)
array([3, 3, 3, 3, 3, 0])
因此,通过使用np.array(x) >= 0
,我们获得了一个2d阵列的布尔值:
>>> np.array(X) >= 0
array([[ True, True, True, True, True, False],
[ True, True, True, True, True, False],
[ True, True, True, True, True, False]], dtype=bool)
由于True
计为1,False
为0,因此通过计算每列的总和,我们计算正数的数量。
如果你想要计算严格正数(所以只有大于零),你应该省略=
中的>=
:
>>> np.sum(np.array(x) > 0, axis=0)
array([3, 3, 3, 3, 3, 0])
答案 1 :(得分:3)
没有任何图书馆
pos = [ sum(y>=0 for y in x) for x in zip(*mylist) ]
neg = [ len(mylist)-x for x in pos]
print(pos, neg)
答案 2 :(得分:1)
您可以使用count_nonzero函数,为此,您可能需要修改数组
>>> np.count_nonzero(np.eye(4)) #identity matrix
4
>>> np.count_nonzero([[0,1,7,0,0],[3,0,0,2,19]])
5
>>> np.count_nonzero([[0,1,7,0,0],[3,0,0,2,19]], axis=0)
array([1, 1, 1, 1, 1])
>>> np.count_nonzero([[0,1,7,0,0],[3,0,0,2,19]], axis=1)
array([2, 3])
答案 3 :(得分:0)
>>> x = [[81, 68, 71, 71, 67, -72], [79, 77, 88, 88, 59, -71], [67, 71, 68, 68, 85, -66]]
>>> zipped = list(zip(*x))
>>> for items in zipped:
pos = len(list(filter(lambda i: i > 0, items)))
neg = len(list(filter(lambda i: i < 0, items)))
positive_values.append(pos)
negative_values.append(neg)
>>> positive_values
[3, 3, 3, 3, 3, 0]
>>> negative_values
[0, 0, 0, 0, 0, 3]
答案 4 :(得分:0)
twoD = [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]]
pos = neg = 0
for row in twoD:
for col in row:
if col < 0:
neg += 1
else:
pos += 1
print('Number of positive integers are', pos, 'Number of negative integers are', neg)
答案 5 :(得分:0)
上面splash58的答案中的代码有效,并且编写精美:
matrix_2d = [[81, 68, 71, 71, 67, 72], [79, 77, 88, 88, 59, -71], [67, 71, 68, 68, 85, -66]]
pos = [sum(y >= 0 for y in x) for x in zip(*matrix_2d)]
neg = [len(matrix_2d) - x for x in pos]
print('Positive counts by columns: ', pos)
print('Nagetive counts by columns: ', neg)
但是,如果您想更深入地了解算法的工作原理,可以使用以下更简单的版本,尽管更长且更冗长:
matrix_2d = [[81, 68, 71, 71, 67, 72], [79, 77, 88, 88, 59, -71], [67, 71, 68, 68, 85, -66]]
matrix_rows = len(matrix_2d)
matrix_cols = len(matrix_2d[0])
positive_counts = [0] * matrix_cols
negative_counts = [0] * matrix_cols
for col_idx in range(matrix_cols):
for row_idx in range(matrix_rows):
if matrix_2d[row_idx][col_idx] < 0:
negative_counts[col_idx] += 1
else:
positive_counts[col_idx] += 1
print('Positive counts by columns: ', positive_counts)
print('Nagetive counts by columns: ', negative_counts)
我更改了 matrix_2d [0,5] 的输入,因此预期结果是:
Positive counts by columns: [3, 3, 3, 3, 3, 1]
Nagetive counts by columns: [0, 0, 0, 0, 0, 2]