[英]How to calculate all combinations of difference between array elements in 2d?
给定一个数组arr = [10, 11, 12]
我想计算一个元素可以从另一个元素中减去的所有方法。 对于1xN
阵列,所需输出是NxN阵列,其中output[i, j] = arr[i] - arr[j]
。 我的方法是生成两个数字的所有可能的配对,减去和重塑。 如下
opts = np.array(list(product(arr, arr)))
[[10 10]
[10 11]
[10 12]
[11 10]
[11 11]
[11 12]
[12 10]
[12 11]
[12 12]]
diffs = (opts[:, 0] - opts[:, 1]).reshape(len(arr), -1)
[[ 0 -1 -2]
[ 1 0 -1]
[ 2 1 0]]
这很好用,我接下来要做的是将它推广到2d输入。 基本上我想要完成的是给出一个MxN
数组来输出一个MxNxN
数组,并且对于每一层(深度方向),为每一行执行上述功能。
我试图将MxN
输入数组重新MxNx1
为MxNx1
,然后像以前一样计算产品。 我的假设是,它会像以前一样在元素方面表现,遗憾的是没有。
我的第一个想法是初始化适当形状的输出并循环遍历行并“手动”设置值,但我希望采用矢量化方法。 有没有人知道如何在不绕过数千行的情况下在2维中完成此操作?
这是一种通用的矢量化方式,涵盖了在将输入数组重新映射为可广播的shpaes之后利用broadcasting
1D和2D情况 -
def permute_axes_subtract(arr, axis):
# Get array shape
s = arr.shape
# Get broadcastable shapes by introducing singleton dimensions
s1 = np.insert(s,axis,1)
s2 = np.insert(s,axis+1,1)
# Perform subtraction after reshaping input array to
# broadcastable ones against each other
return arr.reshape(s1) - arr.reshape(s2)
要执行任何其他的elementwise ufunc
操作,只需用它取代了减法运算。
样品运行 -
In [184]: arr = np.random.rand(3)
In [185]: permute_axes_subtract(arr, axis=0).shape
Out[185]: (3, 3)
In [186]: arr = np.random.rand(3,4)
In [187]: permute_axes_subtract(arr, axis=0).shape
Out[187]: (3, 3, 4)
In [188]: permute_axes_subtract(arr, axis=1).shape
Out[188]: (3, 4, 4)
@ ClimbingTheCurve上发布的解决方案func - permute_difference
和在大型2D
阵列上发布的解决方案 -
In [189]: arr = np.random.rand(100,100)
In [190]: %timeit permute_difference(arr, axis=0)
...: %timeit permute_axes_subtract(arr, axis=0)
1 loop, best of 3: 295 ms per loop
1000 loops, best of 3: 1.17 ms per loop
In [191]: %timeit permute_difference(arr, axis=1)
...: %timeit permute_axes_subtract(arr, axis=1)
1 loop, best of 3: 303 ms per loop
1000 loops, best of 3: 1.12 ms per loop
解决方案是为1d情况编写函数,并且为了概括使用函数np.apply_along_axis()
,该函数接受函数,应用轴和输入数组。 这完全符合预期。 我用过的代码:
from itertools import product
import numpy as np
def permute_difference(arr, axis=1):
"""
applies the _permute_difference to a 2d array
along the specified axis
Parameters
----------
arr numpy.array
Returns
-------
numpy.array
a 3d array, each 2d array the i^th along the depth
contains the permuted difference of the i^th row
in the input array
"""
def _permute_difference(arr):
"""
calculates all the differences between all combinations
terms in the input array. output[i,j] = arr[i] - arr[j]
for every combination if ij.
Parameters
----------
arr numpy.array
a 1d input array
Returns
-------
numpy.array
a 2d array
Examples
--------
arr = [10, 11, 12]
diffs = [[ 0 -1 -2]
[ 1 0 -1]
[ 2 1 0]]
"""
opts = np.array(list(product(arr, arr)))
d = (opts[:, 0] - opts[:, 1]).reshape(len(arr), -1)
return d
if arr.ndim == 1:
diffs = _permute_difference(arr)
else:
diffs = np.apply_along_axis(permute_difference, axis, arr)
return diffs
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