极客教程Numpy 如何使用Python Numpy创建两个数组的指示矩阵
在本文中，我们将介绍如何使用Python Numpy创建两个数组的指示矩阵（indicator matrix）。指示矩阵是一种二维矩阵，矩阵的每一行和每一列都代表一个数组中的元素，矩阵的元素为1或0，表示对应的行和列所代表的元素是否匹配。
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创建两个数组
首先，我们需要创建两个数组。假设第一个数组包含3个元素，分别为[‘apple’, ‘banana’, ‘orange’]，第二个数组包含4个元素，分别为[‘red’, ‘yellow’, ‘green’, ‘orange’]。为了方便起见，我们将两个数组都转换成一维数组，并将元素用数字表示，如下所示：
创建指示矩阵
下面我们将创建一个3行4列的指示矩阵，其中每一行代表第一个数组中的元素，每一列代表第二个数组中的元素，矩阵的元素为1或0，表示对应的行和列所代表的元素是否匹配。代码如下：
在上面的代码中，我们首先创建了一个3行4列的零矩阵，然后使用两个循环来遍历两个数组中的所有元素。当两个元素相等时，将指示矩阵中对应的元素设置为1。最终得到的指示矩阵为：
这个指示矩阵中，第1行代表元素0，第2行代表元素1，第3行代表元素2，第1列代表元素3，第2列代表元素4，第3列代表元素5，第4列代表元素2。
我们可以用另一种方法来创建指示矩阵，例如可以使用np.where函数。代码如下：
在上面的代码中，我们使用了np.where函数，它的第一个参数是一个条件表达式，如果条件为真，则将对应的元素置为第二个参数，否则置为第三个参数。注意到我们在条件表达式中使用了两个数组的广播机制，它将数组转换为了同样的形状，便于比较。最终得到的指示矩阵和上面的方法得到的结果相同。
性能测试
下面我们来测试一下两种方法的性能。代码如下：
代码中，我们生成了两个长度为10000的随机整数数组，并使用两种方法生成它们的指示矩阵，并分别计算了每种方法的耗时。测试结果如下：
可以看到，使用np.where函数生成指示矩阵的方法速度远快于使用循环生成指示矩阵的方法。
总结
本文介绍了如何使用Python Numpy创建两个数组的指示矩阵，包括使用循环和np.where函数两种方法，并对它们进行了性能测试。指示矩阵在机器学习和数据分析中应用广泛，本文的方法可以帮助读者更好地理解和使用指示矩阵。