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我有一个具有一定列数的矩阵,其中仅包含数字0和1,我想计算[0, 0]、[0, 1]、[1, 0]和[1]的数量, 1] 在每对列中。
例如,如果我有一个四列的矩阵,我想计算第一列和第二列中 00、11、01 和 11 的数量,将最终结果附加到列表中,然后循环第三列和第四列并将答案附加到列表中。
输入示例:
array([[0, 1, 1, 0],
[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1],
[0, 0, 1, 1],
[1, 1, 0, 0]])
我的预期输出是:
array([[1, 1],
[2, 1],
[1, 2],
[1, 1]])
说明:
前两列有一次 [0, 0]。后两列也有一次 [0, 0]。前两列有 [0, 1] 两次,后两列有 [0, 1] 一次...等等。
<小时/>这是我最近的尝试,它似乎有效。希望得到反馈。
# for each pair of columns calculate haplotype frequencies
# haplotypes:
# h1 = 11
# h2 = 10
# h3 = 01
# h4 = 00
# takes as input a pair of columns
def calc_haplotype_freq(matrix):
h1_frequencies = []
h2_frequencies = []
h3_frequencies = []
h4_frequencies = []
colIndex1 = 0
colIndex2 = 1
for i in range(0, 2): # number of columns divided by 2
h1 = 0
h2 = 0
h3 = 0
h4 = 0
column_1 = matrix[:, colIndex1]
column_2 = matrix[:, colIndex2]
for row in range(0, matrix.shape[0]):
if (column_1[row, 0] == 1).any() & (column_2[row, 0] == 1).any():
h1 += 1
elif (column_1[row, 0] == 1).any() & (column_2[row, 0] == 0).any():
h2 += 1
elif (column_1[row, 0] == 0).any() & (column_2[row, 0] == 1).any():
h3 += 1
elif (column_1[row, 0] == 0).any() & (column_2[row, 0] == 0).any():
h4 += 1
colIndex1 += 2
colIndex2 += 2
h1_frequencies.append(h1)
h2_frequencies.append(h2)
h3_frequencies.append(h3)
h4_frequencies.append(h4)
print("H1 Frequencies (11): ", h1_frequencies)
print("H2 Frequencies (10): ", h2_frequencies)
print("H3 Frequencies (01): ", h3_frequencies)
print("H4 Frequencies (00): ", h4_frequencies)
对于上面的示例输入,这给出:
----------
H1 Frequencies (11): [1, 1]
H2 Frequencies (10): [1, 2]
H3 Frequencies (01): [2, 1]
H4 Frequencies (00): [1, 1]
----------
哪个是正确的,但是有更好的方法吗?如何从函数返回这些结果以进行进一步处理?
最佳答案
从这里开始 -
x
array([[0, 1, 1, 0],
[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1],
[0, 0, 1, 1],
[1, 1, 0, 0]])
将数组分成 2 列组并将它们连接起来:
y = x.T
z = np.concatenate([y[i:i + 2] for i in range(0, y.shape[0], 2)], 1).T
现在,执行广播比较和求和:
(z[:, None] == [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]).all(2).sum(0)
array([2, 3, 3, 2])
<小时/>
如果您想要每列对计数,那么您可以执行以下操作:
def calc_haplotype_freq(x):
counts = []
for i in range(0, x.shape[1], 2):
counts.append(
(x[:, None, i:i + 2] == [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]).all(2).sum(0)
)
return np.column_stack(counts)
calc_haplotype_freq(x)
array([[1, 1],
[2, 1],
[1, 2],
[1, 1]])
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!