文章/答案/技术大牛

发布

问python中的隐式扩展？
EN

Stack Overflow用户

提问于 2018-08-02 05:03:14

回答 1查看 237关注 0票数 2

m = np.random.randint(4,size=(4,4,4))

假设我想为每个整数创建单独的数组，如下所示

mm=[]
mm.append((m==1).astype(int))
mm.append((m==2).astype(int))
mm.append((m==3).astype(int))

我想知道是否有更好的方法来做到这一点，而不必显式定义m==1等。是否有可能在Python语言中像在Matlab语言中一样轻松地实现多维数组的隐式扩展方法，如下面的post所示

回答已采纳

发布于 2018-08-02 05:09:00

使用ndim数组作为输出，利用broadcasting -

mm = m == np.arange(1,4)[:,None,None,None]

请注意，我们使用None，这是np.newaxis的别名来扩展范围数组的维度，因此通过相等比较，我们可以有效地对m中的所有元素和范围数组中的所有元素进行逐个元素的比较。这是必需的，这样broadcasting才会受到影响。

对于比较n维数组m和值数组的一般情况，例如：ar = np.array([1,2,3])，我们将使用重塑来带来相同的维度扩展效果，如下所示：

mm = m == ar.reshape((-1,)+(1,)*m.ndim)

或者，使用内置的np.equal.outer，因为我们实际上是在进行外部相等比较-

mm = np.equal.outer(ar,m)

最后，将int dtype数组转换为int：mm.astype(int)。

票数 6

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/51642231

复制

相似问题

问python中的隐式扩展？EN