python - Numpy 查找( map 或点)

Question

我有一个大的 numpy 数组:

array([[32, 32, 99,  9, 45],  # A
       [99, 45,  9, 45, 32],
       [45, 45, 99, 99, 32],
       [ 9,  9, 32, 45, 99]])

以及按特定顺序排列的大型唯一值数组:

array([ 99, 32, 45, 9])       # B

我怎样才能快速(没有 python 字典，没有 A 的副本，没有 python 循环)替换 A 中的值从而成为 B 中值的指标？:

array([[1, 1, 0, 3, 2],
       [0, 2, 3, 2, 1],
       [2, 2, 0, 0, 1],
       [3, 3, 1, 2, 0]])

我觉得自己很蠢，因为我无法凭空想到这个，也无法在文档中找到它。轻松积分!

Answer 1

给你

A = array([[32, 32, 99,  9, 45],  # A
   [99, 45,  9, 45, 32],
   [45, 45, 99, 99, 32],
   [ 9,  9, 32, 45, 99]])

B = array([ 99, 32, 45, 9])

ii = np.argsort(B)
C = np.digitize(A.reshape(-1,),np.sort(B)) - 1

最初我建议:

D = np.choose(C,ii).reshape(A.shape)

但我意识到，当您使用更大的阵列时，这会带来局限性。相反，借用@unutbu 的聪明回复:

D = np.argsort(B)[C].reshape(A.shape)

或者单线

np.argsort(B)[np.digitize(A.reshape(-1,),np.sort(B)) - 1].reshape(A.shape)

我发现它比@unutbu 的代码更快或更慢，具体取决于所考虑的数组大小和唯一值的数量。