python – numpy数组到置换矩阵

内容导读

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内容图文

np.array([1,2,3])

我有阵容.我想把它变成一个numpy数组,每个1：1排列的元组.像这样：

np.array([
    [(1,1),(1,2),(1,3)],
    [(2,1),(2,2),(2,3)],
    [(3,1),(3,2),(3,3)],
])

有关如何有效地做到这一点的任何想法？我需要做几百万次这个操作.

解决方法:

如果您正在使用numpy,请不要使用元组.使用它的力量并添加另一个尺寸为2的尺寸.
我的建议是：

x = np.array([1,2,3])
np.vstack(([np.vstack((x, x, x))], [np.vstack((x, x, x)).T])).T

要么：

im = np.vstack((x, x, x))
np.vstack(([im], [im.T])).T

对于一般数组：

ix = np.vstack([x for _ in range(x.shape[0])])
return np.vstack(([ix], [ix.T])).T

这将产生你想要的东西：

array([[[1, 1],
        [1, 2],
        [1, 3]],

       [[2, 1],
        [2, 2],
        [2, 3]],

       [[3, 1],
        [3, 2],
        [3, 3]]])

但作为3D矩阵,正如您在查看其形状时所看到的：

Out[25]: (3L, 3L, 2L)

当阵列大小变大时,这比具有排列的解决方案更有效.我的解决方案针对@ Kasra的时间为1ms,而对于一个100的大小为100的阵列,我的解决方案为46ms.@ AshwiniChaudhary的解决方案更有效率.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – numpy数组到置换矩阵全部内容，希望文章能够帮你解决python – numpy数组到置换矩阵所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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