如何伸缩 numpy 数组的列？答案

【问题标题】：How do I telescope the columns of a numpy array?如何伸缩 numpy 数组的列？
【发布时间】：2016-08-26 14:08:26
【问题描述】：

我有一个 numpy 数组，想根据第一行“望远镜”这些值。一个例子是最好的描述方式

起始数组：

9 9 8 7 7 7 6 
1 2 3 4 5 6 3 
3 4 5 6 7 6 3
5 6 7 8 9 6 4

想要的输出数组：

9 8 7 6
3  3  15  3
7  5  19  3
11 7  23  4

这个想法是唯一化顶行并沿顶行中的值分组的后续行对值进行求和。第一行将被排序，数组大约有 2000 个单元格宽和 200,000 个单元格长。顶行中可以有任意数量的连续相同数字。我目前的技巧是这样的（示例中的顶行标签略有不同，我正在打印到屏幕而不是创建最终数组来检查输出。计划是堆叠输出以生成输出数组）

import numpy as N
kk=N.array([[90,90,85,80,80,80,70],[1,2,3,4,5,6,3],[3,4,5,6,7,6,3],[5,6,7,8,9,6,4]])
ll=kk[:,0]
for i in range(1,len(kk[0])):
    if kk[0][i]==kk[0][i-1]:
        ll=ll+kk[:,i]
    elif kk[0][i]!=kk[0][i-1]: 
        print "sum=", ll, i,kk[0][i],kk[0][i-1]
        ll=kk[:,i]

有两个缺陷。主要的是它没有处理最后一列，我不明白为什么。次要的一点是它也在对第一行求和。很明显，为什么会发生这个小问题。我怀疑我可以勉强解决那个问题，但未能处理最后一列让我沮丧了一段时间，我非常感谢任何处理它的建议。

感谢您的帮助

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy indexing slice

【解决方案1】：

如果您有 200,000 行，Python 循环可能会非常慢。使用 NumPy，您可以使用 np.add.reduceat 对该操作进行矢量化处理，但您首先需要创建一个数组，其中包含第一行中每组重复条目的第一项的索引：

mask = np.concatenate(([True], kk[0, 1:] != kk[0, :-1]))
indices, = np.nonzero(mask)

然后您可以通过使用 mask 布尔数组对其进行索引来获取第一行：

>>> kk[0, mask]
array([90, 85, 80, 70])

以及使用reduceat 和indices 的数组的其余部分：

>>> np.add.reduceat(kk[1:], indices, axis=1)
array([[ 3,  3, 15,  3],
       [ 7,  5, 19,  3],
       [11,  7, 23,  4]])

假设您的原始数组是默认整数类型，您可以通过执行以下操作来组装您的数组：

out = np.empty((kk.shape[0], len(indices)), dtype=kk.dtype)
out[0] = kk[0, mask]
np.add.reduceat(kk[1:], indices, axis=1, out=out[1:])

>>> out
array([[90, 85, 80, 70],
       [ 3,  3, 15,  3],
       [ 7,  5, 19,  3],
       [11,  7, 23,  4]])

【讨论】：

【解决方案2】：

你应该使用 numpy 的独特功能

import numpy as np

a = np.array([[90,90,85,80,80,80,70],[1,2,3,4,5,6,3],[3,4,5,6,7,6,3],[5,6,7,8,9,6,4]])

u, v = np.unique(a[0], return_inverse=True)

output = np.zeros((a.shape[0], u.shape[0]))
output[0] = u.copy()
for i in xrange(u.shape[0]):
    pos = np.where(v==i)[0]
    output[1:,i] = np.sum(a[1:,pos], axis=1)

您应该注意到u 将从低到高排序。如果你想要它从最高到最低，你必须这样做

output = output[:,::-1]

在最后。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用groupby:

from itertools import groupby

import numpy as N

kk=N.array([[90,90,85,80,80,80,70],[1,2,3,4,5,6,3],[3,4,5,6,7,6,3],[5,6,7,8,9,6,4]])

keys = kk[0]
vals = kk[1:]
uniq = map(lambda x: x[0], groupby(keys))
new = [uniq]
for row in vals:
    new.append([sum(map(lambda x: x[1], group)) for _, group in groupby(zip(keys, row), lambda x: x[0])])

print N.array(new)

提供输出：

[[90 85 80 70]
 [ 3  3 15  3]
 [ 7  5 19  3]
 [11  7 23  4]]

【讨论】：