计算矩阵中不同列的数量[重复]答案

【问题标题】：Count number of distinct columns in a matrix [duplicate]计算矩阵中不同列的数量[重复]
【发布时间】：2013-12-30 01:31:37
【问题描述】：

我有一些简单的代码，我只想计算两个矩阵乘积中不同列的数量。代码是

import numpy as np
import itertools

n = 5
h = 2
M =  np.random.randint(2, size=(h,n))
F = np.matrix(list(itertools.product([0,1],repeat = 5))).transpose()
product = M*F
setofcols = set()
for column in product.T:
    setofcols.add(column)
print len(setofcols)

但是这给出了错误的答案，因为即使列相同，setofcols 的所有元素也不同。什么是正确的做法？

我将使用更大的 n 和 h 值来运行它，因此使用尽可能少的内存的解决方案会很棒。

【问题讨论】：

相关：stackoverflow.com/questions/12983067/…
你的意思是每列都包含独特的内容？
使用setofcols.add(repr(column))答案是10
@alko 我将不得不更改我的代码以为此使用数组。我试过 F = np.array(list(itertools.product([0,1],repeat = 5))).transpose() 但后来我得到 TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'
@marshall 为什么？您也可以在我为矩阵提供的线程中使用解决方案。或者如果您有疑问，请使用 np.array(F*M)

标签： python numpy

【解决方案1】：

您可以使用repr：

import numpy as np
import itertools

n = 5
h = 2
M =  np.random.randint(2, size=(h,n))
F = np.matrix(list(itertools.product([0,1],repeat = 5))).transpose()
product = M*F
setofcols = set()
for column in product.T:
    setofcols.add(repr(column))
print len(setofcols)
print setofcols

您也可以这样做：

setofcols={tuple(e.A1) for e in product.T}

其中矩阵的A1 属性是一维基本数组，可用作tuple 的序列。

【讨论】：