Contoh:

matrix = np.zeros((2, 2), dtype=np.ndarray)
matrix[0, 0] = np.array([1, 2])
matrix[0, 1] = np.array([3, 4])
matrix[1, 0] = np.array([5, 6])
matrix[1, 1] = np.array([7, 8])

Saya ingin membuat matriks dari entri kiri setiap array, mis.

[[1, 3], [5, 7]]

Apakah ada cara singkat untuk melakukan ini? Saya telah mencoba matrix[:,:][0] tetapi ini tidak menghasilkan apa yang saya inginkan...

Bantuan apa pun akan sangat dihargai!

0
Bart 1 Juni 2019, 15:16

2 jawaban

Jawaban Terbaik

Berikut adalah beberapa opsi, paling lambat hingga tercepat.

>>> import operator as op
>>> import itertools as it
>>>
>>> np.rec.fromrecords(matrix)['f0']
array([[1, 2],
       [5, 6]])
>>> timeit(lambda:np.rec.fromrecords(matrix)['f0'], number=100_000)
5.490952266845852
>>> 
>>> np.vectorize(op.itemgetter(0), otypes=(int,))(matrix)
array([[1, 3],
       [5, 7]])
>>> timeit(lambda:np.vectorize(op.itemgetter(0), otypes=(int,))(matrix), number=100_000)
1.1551978620700538
>>>
>>> np.stack(matrix.ravel())[:,0].reshape(matrix.shape)
array([[1, 3],
       [5, 7]])
>>> timeit(lambda: np.stack(matrix.ravel())[:,0].reshape(matrix.shape), number=100_000)
0.9197127181105316
>>> 
>>> np.reshape(next(zip(*matrix.reshape(-1))), matrix.shape)
array([[1, 3],
       [5, 7]])
>>> timeit(lambda:np.reshape(next(zip(*matrix.reshape(-1))), matrix.shape), number=100_000)
0.7601758309174329
>>>
>>> np.fromiter(it.chain.from_iterable(matrix.reshape(-1)), int)[::2].reshape(matrix.shape)
array([[1, 3],
       [5, 7]])
>>> timeit(lambda:np.fromiter(it.chain.from_iterable(matrix.reshape(-1)), int)[::2].reshape(matrix.shape), number=100_000)
0.5561180629301816
>>> 
>>> np.frompyfunc(op.itemgetter(0), 1, 1)(matrix).astype(int)array([[1, 3],
       [5, 7]])
>>> timeit(lambda:np.frompyfunc(op.itemgetter(0), 1, 1)(matrix).astype(int), number=100_000)
0.2731688329949975
>>> 
>>> np.array(matrix.tolist())[...,0]
array([[1, 3],
       [5, 7]])
>>> timeit(lambda:np.array(matrix.tolist())[...,0], number=100_000)
0.249452771153301

Anda mungkin mendapatkan urutan peringkat yang berbeda untuk ukuran atau platform masalah lainnya.

1
Paul Panzer 1 Juni 2019, 13:22

Anda dapat menggunakan for-loop:

import numpy as np

matrix = np.zeros((2, 2), dtype=np.ndarray)
matrix[0, 0] = np.array([1, 2])
matrix[0, 1] = np.array([3, 4])
matrix[1, 0] = np.array([5, 6])
matrix[1, 1] = np.array([7, 8])

array = [[matrix[i,j][0] for j in range(2)] for i in range(2)]

Hasil: [[1, 3], [5, 7]]

0
Masoud 1 Juni 2019, 12:32