Question

我有一个10 x N的数组，如下所示：

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

我想要以下1 x N格式的Numpy数组，其中新数组中的每个元素都是在10 x N数组中填充为“ 1”的索引的值。

例如，该过程会将上面的内容转换为数组：

[[ 1.  7.  0. ...,  7,  9.  9.]]

我在使用该功能方面取得了一些成功：

np.where(array > 0)[0][0]

这为我的最终数组提供了一个值，但是我以所需格式填充数组的尝试未成功。此外，我的实现不是很pythonic。是否有针对上述问题的pythonic解决方案？

Answer 1

设置

a = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
              [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0]])

您只关心列，因为第二个数组是1D，现在您正在从numpy.where

抓取 row

如果您可以保证每行只有一个1，只需从numpy.where的输出中获取列即可：

np.where(a==1)[1]

array([5, 0, 2, 4, 2, 6], dtype=int64)

使用另一个Numpy数组的索引制作新的Numpy数组

1 个答案: