Question

给出5个向量，例如：

     X1   X2
    ---------
A = [51, 134]
B = [40, 110]
C = [41, 191]
D = [35, 198]
E = [30, 140]

我试图找到类似的向量，例如A[X1]>B[X1]和A[X2]>B[X2]，我们删除B并将A保持为“好”向量。如果A[X1]>B[X1]和A[X2]<B[X2]，则我们将两者都保留。我尝试使用向量之间的余弦相似度，但结果不正确。例如，上述向量将仅具有3个剩余的“好”向量A,C,D。比较每个属性并按列排序（部分排序）是我正在考虑的一种方法。但是，如果我具有d = 10属性怎么办？怎么解决这个问题？

Answer 1

如果我的理解正确，我认为按照您对A[Xi] > B[Xi]的意思，您实际上是指row[Xi] > next_row[Xi]。

>>> A = [51, 134]
>>> B = [40, 110]
>>> C = [41, 191]
>>> D = [35, 198]
>>> E = [30, 140]

>>> arr = np.vstack([A, B, C, D, E])
>>> arr
array([[ 51, 134],
       [ 40, 110],
       [ 41, 191],
       [ 35, 198],
       [ 30, 140]])

>>> # (row_i[X1] > row_i+1[X1]) and (row_i[X2] > row_i+1[X2])
>>> cond1 = np.cumprod(arr[:-1] > arr[1:]).all(axis=1)
>>> cond1
array([ True, False, False, False])

>>> # (row_i[X1] > row_i+1[X1]) and (row_i[X2] < row_i+1[X2])
>>> cond2 = (arr[:-1, 0] > arr[1:, 0]) | (arr[:-1, 1] > arr[1:, 1])
>>> cond2
array([ True, False,  True,  True])

>>> cond1 | cond2
array([ True, False,  True,  True])

>>> arr[:-1][cond1 | cond2]
array([[ 51, 134],  # A
       [ 41, 191],  # C
       [ 35, 198]]) # D

向量的偏序

1 个答案: