Question

我有一个多维numpy数组和一个对象列表，该numpy数组的某些值为None

找到所有可能的组合以用列表中的对象填充None值的最佳方法是什么？

例如，如果我的数组是

arr = [
    [1, None, 3],
    [9, 4, None],
]

列表是

ls = [9, 8]

我想找到这些

arr = [
    [1, 9, 3],
    [9, 4, 8],
]  
arr = [
    [1, 8, 3],
    [9, 4, 9],
]

Answer 1

一种方法是使用掩码以ls中的值填充数组的无效条目，其次数是ls的排列的次数。

但是，可以通过将这些排列的长度设置为arr中无效条目的数量来使其更加健壮。这样，我们也可以解决len(ls) > (x == None).sum()的情况。

可以使用itertools.permutations获得排列：

def fill_combs(x, fill, replace=None):
    from itertools import permutations
    m = x == replace
    for i in permutations(fill, int(m.sum())):
        x_ = x.copy()
        x_[m] = np.array(i)
        yield x_.astype(int)

样品运行：

arr = np.array([
    [1, None, 3],
    [9, 4, None],
])
ls = [9, 8]

list(fill_with_permut(arr, ls))

输出：

[array([[1, 9, 3],
        [9, 4, 8]]), 
 array([[1, 8, 3],
        [9, 4, 9]])]

或者对于更大的ls：

ls = [3,5,2]
list(fill_with_permut(arr, ls))

[array([[1, 3, 3],
        [9, 4, 5]]), 
 array([[1, 3, 3],
        [9, 4, 2]]), 
 array([[1, 5, 3],
        [9, 4, 3]]), 
 array([[1, 5, 3],
        [9, 4, 2]]), 
 array([[1, 2, 3],
        [9, 4, 3]]),
 array([[1, 2, 3],
        [9, 4, 5]])]

Answer 2

def update(arr, items):
    count = 0
    for i, x in enumerate(arr):
        if None in x:
            arr[i][x.index(None)] = items[count]
            count += 1
    return arr

import itertools
ls = [9, 8]
ls_ = list(itertools.permutations(ls))

for items in ls_:
    arr = [[1, None, 3],
           [9, 4, None]]
    print (update(arr,items))

输出：

[[1, 9, 3], [9, 4, 8]]
[[1, 8, 3], [9, 4, 9]]

示例：ls = [9, 8, 15]

输出：

[[1, 9, 3], [9, 4, 8]]
[[1, 9, 3], [9, 4, 15]]
[[1, 8, 3], [9, 4, 9]]
[[1, 8, 3], [9, 4, 15]]
[[1, 15, 3], [9, 4, 9]]
[[1, 15, 3], [9, 4, 8]]

查找数组中某些元素的所有组合

2 个答案: