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如何有效地证明 NumPy 数组的非零元素合理?

DDD
发布: 2024-12-08 05:23:11
原创
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How Can I Efficiently Justify a NumPy Array's Non-Zero Elements?

将非零元素对齐到特定一侧(通常在搜索中有用)是一种常见操作,可以直接对 NumPy 数组完成。以下是如何实现的 -

import numpy as np

def justify(a, invalid_val=0, axis=1, side='left'):    
    """
    Justifies a 2D array

    Parameters
    ----------
    A : ndarray
        Input array to be justified
    axis : int
        Axis along which justification is to be made
    side : str
        Direction of justification. It could be 'left', 'right', 'up', 'down'
        It should be 'left' or 'right' for axis=1 and 'up' or 'down' for axis=0.

    """

    if invalid_val is np.nan:
        mask = ~np.isnan(a)
    else:
        mask = a!=invalid_val
    justified_mask = np.sort(mask,axis=axis)
    if (side=='up') | (side=='left'):
        justified_mask = np.flip(justified_mask,axis=axis)
    out = np.full(a.shape, invalid_val) 
    if axis==1:
        out[justified_mask] = a[mask]
    else:
        out.T[justified_mask.T] = a.T[mask.T]
    return out
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上面的代码片段可以沿选定的轴在四个可能方向中的任何一个方向对齐 2D 数组 -

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

# shift to left
print(justify(a, axis=0, side='up'))
# shift to down
print(justify(a, axis=0, side='down'))
# shift to left
print(justify(a, axis=1, side='left'))
# shift to right
print(justify(a, axis=1, side='right'))
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