Comment puis-je justifier efficacement les éléments d'un tableau NumPy ?-Tutoriel Python-php.cn

Comment puis-je justifier efficacement les éléments d'un tableau NumPy ?

Susan Sarandon

Libérer： 2024-12-09 16:52:11

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How Can I Efficiently Justify Elements in a NumPy Array?

Justifier les tableaux NumPy

Introduction

En Python, NumPy fournit des outils efficaces pour les calculs numériques . Un défi courant consiste à justifier les éléments d'un tableau NumPy, en les alignant à gauche, à droite, en haut ou en bas. Cet article présente une solution améliorée utilisant une approche vectorisée.

Solution vectorisée

La fonction justifier justifie les éléments d'un tableau 2D, en les poussant vers la valeur spécifiée. côté.

def justify(a, invalid_val=0, axis=1, side='left'):
    justified_mask = np.sort(a!=invalid_val, axis=axis)
    if (side=='up') or (side=='left'):
        justified_mask = np.flip(justified_mask,axis=axis)
    out = np.full(a.shape, invalid_val)
    if axis==1:
        out[justified_mask] = a[a!=invalid_val]
    else:
        out.T[justified_mask.T] = a.T[a.T!=invalid_val]
    return out

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Utilisation

a = np.array([[1, 0, 2, 0],
               [3, 0, 4, 0],
               [5, 0, 6, 0],
               [0, 7, 0, 8]])

print(justify(a, axis=0, side='up'))  # Justify values vertically "up"
print(justify(a, axis=0, side='down'))  # Justify values vertically "down"
print(justify(a, axis=1, side='left'))  # Justify values horizontally "left"
print(justify(a, axis=1, side='right'))  # Justify values horizontally "right"

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Sortie

[[1, 7, 2, 8]
 [3, 0, 4, 0]
 [5, 0, 6, 0]
 [0, 0, 0, 0]]

[[0, 0, 0, 0]
 [1, 0, 2, 0]
 [3, 0, 4, 0]
 [5, 7, 6, 8]]

[[1, 2, 0, 0]
 [3, 4, 0, 0]
 [5, 6, 0, 0]
 [0, 7, 0, 8]]

[[0, 0, 1, 2]
 [0, 0, 3, 4]
 [0, 0, 5, 6]
 [0, 0, 7, 8]]

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Extension au cas générique

La fonction justifier_nd étend cette approche pour justifier des éléments dans un ndarray de n'importe quelle dimension.

def justify_nd(a, invalid_val, axis, side):
    justified_mask = np.sort(a!=invalid_val, axis=axis)
    if side=='front':
        justified_mask = np.flip(justified_mask,axis=axis)
    out = np.full(a.shape, invalid_val)
    pushax = lambda a: np.moveaxis(a, axis, -1)
    if (axis==-1) or (axis==a.ndim-1):
        out[justified_mask] = a[a!=invalid_val]
    else:
        pushax(out)[pushax(justified_mask)] = pushax(a)[pushax(a!=invalid_val)]
    return out

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Utilisation (cas générique)

a = np.array([[[54, 57,  0, 77],
                       [77,  0,  0, 31],
                       [46,  0,  0, 98],
                       [98, 22, 68, 75]],

                   [[49,  0,  0, 98],
                       [ 0, 47,  0, 87],
                       [82, 19,  0, 90],
                       [79, 89, 57, 74]],

                   [[ 0,  0,  0,  0],
                       [29,  0,  0, 49],
                       [42, 75,  0, 67],
                       [42, 41, 84, 33]],

                   [[ 0,  0,  0, 38],
                       [44, 10,  0,  0],
                       [63,  0,  0,  0],
                       [89, 14,  0,  0]]])

print(justify_nd(a, invalid_val=0, axis=0, side='front'))  # Justify first dimension "front"
print(justify_nd(a, invalid_val=0, axis=1, side='front'))  # Justify second dimension "front"
print(justify_nd(a, invalid_val=0, axis=2, side='front'))  # Justify third dimension "front"
print(justify_nd(a, invalid_val=0, axis=2, side='end'))  # Justify third dimension "end"

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Sortie

[[[54, 57,  0, 77],
  [77, 47,  0, 31],
  [46, 19,  0, 98],
  [98, 22, 68, 75]],

 [[49,  0,  0, 98],
  [29, 10,  0, 87],
  [82, 75,  0, 90],
  [79, 89, 57, 74]],

 [[ 0,  0,  0, 38],
  [44,  0,  0, 49],
  [42,  0,  0, 67],
  [42, 41, 84, 33]],

 [[ 0,  0,  0,  0],
  [ 0,  0,  0,  0],
  [63,  0,  0,  0],
  [89, 14,  0,  0]]]

[[[54, 57, 68, 77],
  [77, 22,  0, 31],
  [46,  0,  0, 98],
  [98,  0,  0, 75]],

 [[49, 47, 57, 98],
  [82, 19,  0, 87],
  [79, 89,  0, 90],
  [ 0,  0,  0, 74]],

 [[29, 75, 84, 49],
  [42, 41,  0, 67],
  [42,  0,  0, 33],
  [ 0,  0,  0,  0]],

 [[44, 10,  0, 38],
  [63, 14,  0,  0],
  [89,  0,  0,  0],
  [ 0,  0,  0,  0]]]

[[[ 0, 54, 57, 77],
  [ 0,  0, 77, 31],
  [ 0,  0, 46, 98],
  [98, 22, 68, 75]],

 [[ 0,  0, 49, 98],
  [ 0,  0, 47, 87],
  [ 0, 82, 19, 90],
  [79, 89, 57, 74]],

 [[ 0,  0,  0,  0],
  [ 0,  0, 29, 49],
  [ 0, 42, 75, 67],
  [42, 41, 84, 33]],

 [[ 0,  0,  0, 38],
  [ 0,  0, 44, 10],
  [ 0,  0,  0, 63],
  [ 0,  0, 89, 14]]]

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