python - 在 Python 中处理矩阵

Question

我是 python 的新手，在处理矩阵时遇到了问题。

假设我有一个矩阵

A = [1 0 0 2; 3 3 3 2; 3 3 0 2; 3 4 4 4]

现在，我想让矩阵中的所有元素都为零，但在矩阵中重复次数达到最大次数的元素除外。 (在本例中为 3)。

所以预期的结果是，

B = [0 0 0 0; 3 3 3 0; 3 3 0 0;3 0 0 0]

如果有人可以帮助我编写 python 代码，那将非常有帮助。

Answer 1

使用 Scipy's mode 获取整个数组中出现次数最多的数字axis 设置为 None。将该数字与输入数组进行比较，为我们提供一个掩码，该掩码可用于通过与输入数组/最常出现的数字进行元素乘法或使用 np.where 来将其余部分设置为零选择。

因此，一种方法是 -

from scipy.stats import mode

most_occ_num = mode(A, axis=None)[0][0]
out = most_occ_num*(A==most_occ_num)

与 np.where用于数组输出 -

out = np.where(A==most_occ_num,A,0)

sample 运行-

In [129]: A = np.matrix([[1, 0 ,0 ,2],[ 3, 3, 3, 2],[ 3 ,3 ,0 ,2],[ 3 ,4 ,4 ,4]])
In [140]: A
Out[140]: 
matrix([[1, 0, 0, 2],
        [3, 3, 3, 2],
        [3, 3, 0, 2],
        [3, 4, 4, 4]])

In [141]: most_occ_num = mode(A, axis=None)[0][0]

In [142]: most_occ_num*(A==most_occ_num)
Out[142]: 
matrix([[0, 0, 0, 0],
        [3, 3, 3, 0],
        [3, 3, 0, 0],
        [3, 0, 0, 0]])

In [143]: np.where(A==most_occ_num,A,0)
Out[143]: 
array([[0, 0, 0, 0],
       [3, 3, 3, 0],
       [3, 3, 0, 0],
       [3, 0, 0, 0]])