【发布时间】:2018-10-06 10:09:58
【问题描述】:
假设我有一个 numpy 字符串数组,如下所示:
import numpy as np
print('numpy version:', np.__version__)
a = np.arange(25).reshape(5, 5)
stra = a.astype(np.dtype(str))
print(stra)
输出:
numpy version: 1.15.2
[['0' '1' '2' '3' '4']
['5' '6' '7' '8' '9']
['10' '11' '12' '13' '14']
['15' '16' '17' '18' '19']
['20' '21' '22' '23' '24']]
我想沿着给定的轴工作,选择一些元素,然后加入这些字符串。首先我尝试了这个:
print(np.apply_along_axis('|'.join, 1, stra.take([2, 3], 1)))
但结果较长的字符串会被截断以匹配最短的字符串:
['2|3' '7|8' '12|' '17|' '22|']
我当然可以编写自己的循环来获得我想要的输出,但是当单线几乎可以工作时,这样做有点不令人满意。
def join_along_axis(array, indices, axis):
if array.ndim == 1:
return np.array('|'.join(array.take(indices)))
joined = []
# Move axis of interest to end and flatten others to make the loop easy.
work_arr = np.rollaxis(array, axis, -1)
shape = work_arr.shape
new_shape = (np.product(work_arr.shape[:-1]), work_arr.shape[-1])
work_arr = work_arr.reshape(new_shape)
for arr in work_arr:
joined.append('|'.join(arr.take(indices)))
return np.array(joined).reshape(shape[:-1])
print(join_along_axis(stra, [2, 3], 1))
输出:
['2|3' '7|8' '12|13' '17|18' '22|23']
有没有比我的join_along_axis 函数更巧妙的方法来做到这一点?
为了清楚起见更新:我需要它足够通用,以便在具有任意维数并沿任何选定轴的数组上工作。
【问题讨论】:
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我的猜测是
apply_along正在第一行进行测试计算,并使用它来设置结果 dtype。产生较长字符串的行会被截断。查看apply_along代码。完成所有设置后,它会迭代,为每个“行”调用一次 1d 函数。如果可行,它可能会使任务更简单,但不会更快。