根据数字对数组的行进行分组答案

【问题标题】：Group the lines of an array based on a number根据数字对数组的行进行分组
【发布时间】：2022-01-19 11:07:33
【问题描述】：

我有一个包含 100 行和 5 列的数组。我想将它们分组到单独的数组中，基于在第 5 列中给出的数字上。第 5 列包含从 0 到 N (0, 1, 2, ...N) 的整数。

所以对于 N=2，第 5 列中的值将是 0、1、2

因此我想创建 3 个数组，其中行分别具有 0、1、2。

这里是 Python 中 N=3 的代码：

df_array_with_clusters=... 

for i in range(len(df_array_with_clusters)):

 if df_array_with_clusters[i, -1]== 0:

  cluster_0[i,:] = df_array_with_clusters[i, :-1]

 elif df_array_with_clusters[i, -1]== 1:
  cluster_1[i,:] = df_array_with_clusters[i, :-1]

 else:
  cluster_2[i,:] = df_array_with_clusters[i, :-1]

谢谢

【问题讨论】：

你问的问题太抽象了。您是否只是在寻找人类可读的算法？数组如何有 100 行和 5 列？它是数组数组还是多维数组？如果您正在寻求代码方面的帮助，使用什么语言？
对不起，我正在寻找 python 的代码。这是一个 numpy 数组。当我有 N=3 时我做了一些事情，所以第 5 列中的数字是 0,1,2。我将发布上面的代码！谢谢
我已添加标签以帮助潜在专家找到此问题。我希望你能找到你的答案。我不擅长python。
这个问题不是很清楚。您能否添加一个示例输入以及您期望从中得到什么输出？
@NikolasSpiliopoulos 我已经编辑了答案以添加 NumPy 解决方案。如果我的回答解决了您的问题，请告诉我。

标签： python arrays numpy grouping

【解决方案1】：

使用列表的解决方案

这样的东西应该适合你：

def distribute_into_clusters(data, N):
    clusters=[[] for _ in range(N)]
    for row in data:
        cluster_id = row[-1]
        clusters[cluster_id].append(row[:-1])
    return clusters

返回的是一个簇列表，每个簇都是一个行列表，如 np.array。

如果您希望每个集群改为一个数组，请将 return 语句更改为：

    return [np.array(cluster) for cluster in clusters]

NumPy 解决方案

这是第二个解决方案，它在 NumPy 中将数据分布到集群中。可能效率更高。

def distribute_into_clusters(data, N):
    return [
        data[[row[-1] == cluster_id for row in data]][:,:-1]
        for cluster_id in range(N)
    ]

[row[-1] == cluster_id for row in data] 给了我一个布尔值列表，指示哪些行属于 cluster_id。
data[...] 对数据进行切片，只保留 bool 为 True 的行
[:,:-1] 删除集群 ID 列

【讨论】：

您好，感谢您的回答！我会尽快看到，并再次通知您，谢谢！
您好，代码运行良好，但是我没有看到任何集群作为控制台变量的结果。由于我是 python 的初学者，我已将变量 N 和数据（我自己的数组）放在 def 下方，但它似乎仍然没有做任何事情，谢谢！
保持我的函数如图所示（任一版本），并像这样调用它：clusters = distribute_into_clusters(df_array_with_clusters, 3)。然后print(clusters) 将打印所有簇，print(clusters[0])（将 0 更改为您要查看的簇的索引）将打印一个簇。
def 语法定义了一个函数，但在你调用它之前它不会运行。