Python - 将正整数拆分为数组的快速方法-6ren

Python - 将正整数拆分为数组的快速方法

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-01 21:21:50

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我有一个形状为 (100000, 1) 的数组，数组中的每个元素都是一个不大于 6 的正整数。

我的目标是将每个元素转换为一个，并将这些元素放入一个形状为 (100000, 6) 的新矩阵中。

例如，

输入

X = np.array([[6],
              [2],
              [1],
              ...,
              [5],
              [4],
              [3]])
# shape of X is (100000, 1)

输出

Y = np.array([[1, 1, 1, 1, 1, 1],
              [1, 1, 0, 0, 0, 0],
              [1, 0, 0, 0, 0, 0],
              [       ...      ],
              [1, 1, 1, 1, 1, 0],
              [1, 1, 1, 1, 0, 0],
              [1, 1, 1, 0, 0, 0]])
# shape of Y is (100000, 6)

有没有什么方法可以不用循环就可以做到这一点？任何帮助将不胜感激。

最佳答案

使用 numpy.flip 和 cumsum 的一种方法:

max_ = 6
np.flip(np.flip(np.eye(max_)[X.ravel()-1], 1).cumsum(1), 1)

输出:

array([[1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 0.],
       [1., 1., 1., 1., 0., 0.],
       [1., 1., 1., 0., 0., 0.]])

以 100k 为基准:

x_large = np.random.randint(1, 7, 100000)
max_ = 6
%timeit np.flip(np.flip(np.eye(max_)[x_large.ravel()-1], 1).cumsum(1), 1)
# 6.71 ms ± 68.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

关于Python - 将正整数拆分为数组的快速方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/63715541/

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