所以給定 numbern和一個(gè)數(shù)組a，我們需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)nbylen(a)矩陣，其中矩陣的i,j第 th 項(xiàng)是1ifi等于jth 項(xiàng)，a否則-1。i即對(duì)于從0到的每個(gè)數(shù)字n-1，我們需要一個(gè)數(shù)組來告訴我們?cè)摂?shù)字i是否等于該數(shù)組a。如果我們有像函數(shù)式編程那樣的地圖功能，那就太酷了。然后我可以通過檢查數(shù)組中的每個(gè)元素a是否等于給定數(shù)字來創(chuàng)建行。那么有沒有我可以使用的功能，如下所示？result=[]for i in range(n): result=np.vstack(result, np.map(checkequals(x,i),a)return result
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qq_遁去的一_1
TA貢獻(xiàn)1725條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊
通常，函數(shù)或映射方法不是最佳的numpy。 numpy都是關(guān)于數(shù)組的，所以最好從提供的整個(gè)數(shù)組構(gòu)建塊的角度來考慮numpy。那些在編譯代碼中運(yùn)行。
例如你的情況：
定義一個(gè)數(shù)組：
In [10]: a = np.random.randint(0,10,9)
In [11]: a
Out[11]: array([6, 0, 2, 5, 0, 5, 2, 0, 1])
將其與值的范圍進(jìn)行比較n- 使用整個(gè)數(shù)組==測(cè)試（和broadcasting。結(jié)果是一個(gè)布爾數(shù)組，每個(gè) (i,j) 的真/假值：
In [12]: np.arange(8)[:,None]==a
Out[12]:
array([[False, True, False, False, True, False, False, True, False],
[False, False, False, False, False, False, False, False, True],
[False, False, True, False, False, False, True, False, False],
[False, False, False, False, False, False, False, False, False],
[False, False, False, False, False, False, False, False, False],
[False, False, False, True, False, True, False, False, False],
[ True, False, False, False, False, False, False, False, False],
[False, False, False, False, False, False, False, False, False]])
鑒于此，很容易將其映射到 (-1,1) 值。 np.where只是這樣一種方式：
In [13]: np.where(np.arange(8)[:,None]==a, 1, -1)
Out[13]:
array([[-1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, -1],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1],
[-1, -1, 1, -1, -1, -1, 1, -1, -1],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
[-1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, -1, -1],
[ 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1]])
更接近您的地圖想法，我們可以定義一個(gè)對(duì)一對(duì)標(biāo)量值進(jìn)行操作的函數(shù)：
def foo(i,x):
if i==x:
return 1
else:
return -1
并用于np.vectorize制作一個(gè)需要 2 個(gè)數(shù)組的函數(shù)，并將成對(duì)的標(biāo)量傳遞給該函數(shù)。
In [16]: np.vectorize(foo)(np.arange(8)[:,None], a)
Out[16]:
array([[-1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, -1],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1],
[-1, -1, 1, -1, -1, -1, 1, -1, -1],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
[-1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, -1, -1],
[ 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1]])
但這比第一種方法慢得多。
列表理解方法：
In [22]: [[(1 if i==x else -1) for x in a] for i in range(8)]
Out[22]:
[[-1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, -1],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1],
[-1, -1, 1, -1, -1, -1, 1, -1, -1],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
[-1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, -1, -1],
[1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1]]
然后可以將其制成一個(gè)數(shù)組（這實(shí)際上可能比該vectorize方法更快）。
慕村9548890
TA貢獻(xiàn)1884條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
Python2 有一個(gè)內(nèi)置的map 函數(shù)， python3也是如此。Numpy 已矢量化
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