Numpy中对所有numpy数组列进行成对组合的迭代方法

Numpy中对所有numpy数组列进行成对组合的迭代方法

在本文中,我们将介绍如何使用Numpy库中的方法来迭代遍历所有numpy数组列的成对组合。

对于一个numpy数组,我们通常会需要对其进行某些统计操作,有时需要用到每两列之间的组合。例如,我们有一个形如以下的数组:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
Python

我们可能需要遍历所有两列之间的组合,方便进行一些计算或者操作。那么该怎样做呢?

Numpy为我们提供了一个非常方便实用的方法——np.triu_indices(). 这个方法返回一个三元组(r, c, k),其中rc分别表示数组每一维的索引,k为一个偏移量,决定了返回哪些位置。

那么如何使用np.triu_indices()来实现对所有numpy数组列进行成对组合的迭代呢?假如我们需要遍历的数组为arr,代码如下:

n_cols = arr.shape[1]
for i, j in zip(*np.triu_indices(n_cols, k=1)):
    print("columns:", i, j, "values:", arr[:, i], arr[:, j])
Python

输出结果如下:

columns: 0 1 values: [1 4 7] [2 5 8]
columns: 0 2 values: [1 4 7] [3 6 9]
columns: 1 2 values: [2 5 8] [3 6 9]
Python

我们可以看到,它输出了所有两列之间的组合以及这些位置对应的值。

需要注意的一点是,np.triu_indices()返回的是对称矩阵的上三角部分,因此k参数默认为0。而我们这里需要返回的是上三角部分的非对称部分,因此需要将k设为1。

阅读更多:Numpy 教程

总结

本文中我们介绍了如何使用Numpy库中的方法来迭代遍历所有numpy数组列的成对组合。np.triu_indices()方法提供了一种非常方便实用的方式,可以避免繁琐的循环嵌套,使代码更加简单易懂。在实际操作中,我们可以按照上面的方法来使用np.triu_indices()进行非对称结果的迭代操作。

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