que - matrices en python numpy

Dividir matriz NumPy según los valores de la matriz(una condición)

Question

Tengo una matriz:

 arr = [(1,1,1), (1,1,2), (1,1,3), (1,1,4)...(35,1,22),(35,1,23)]

Quiero dividir mi matriz de acuerdo con el tercer valor en cada par ordenado. Quiero que cada tercer valor de 1 sea el comienzo de una nueva matriz. Los resultados deberían ser:

 [(1,1,1), (1,1,2),...(1,1,35)][(1,2,1), (1,2,2),...(1,2,46)]

y así. Sé numpy.split debería hacer el truco, pero estoy perdido en cuanto a cómo escribir la condición para la división.

Answer 1

Al mirar la documentación , parece que especificar el índice de dónde dividir funcionará mejor. Para su ejemplo específico, los siguientes trabajos si arr ya es una matriz numpy bidimensional:

np.split(arr, np.where(arr[:,2] == 1)[0])

arr[:,2] devuelve una lista de la 3ª entrada en cada tupla. El colon dice que tome cada fila y el 2 dice que tome la tercera columna, que es el 3er componente.

Luego usamos np.where para devolver todos los lugares donde la tercera coordenada es un 1. Tenemos que hacer np.where()[0] para acceder directamente a la matriz de ubicaciones.

Luego, conectamos los índices que encontramos donde la tercera coordenada es 1 a np.split que se divide en las ubicaciones deseadas.

Tenga en cuenta que debido a que la primera entrada tiene un 1 en la tercera coordenada, se dividirá antes de la primera entrada. Esto nos da una matriz extra "dividida" que está vacía.

Answer 2

Aquí hay una idea rápida, trabajando con una matriz 1d. Se puede extender fácilmente para que funcione con su matriz 2d:

In [385]: x=np.arange(10)
In [386]: I=np.where(x%3==0)
In [387]: I
Out[387]: (array([0, 3, 6, 9]),)
In [389]: np.split(x,I[0])
Out[389]:
[array([], dtype=float64),
array([0, 1, 2]),
array([3, 4, 5]),
array([6, 7, 8]),
array([9])]

La clave es usar where encontrar las indecencias en las que desea que se split .

Para un 2d arr

Primero haz una muestra de 2d array, con algo interesante en la tercera columna:

In [390]: arr=np.ones((10,3))
In [391]: arr[:,2]=np.arange(10)
In [392]: arr
Out[392]:
array([[ 1., 1., 0.],
[ 1., 1., 1.],
...
[ 1., 1., 9.]])

A continuación, use el mismo where y boolean para buscar índices para dividir:

In [393]: I=np.where(arr[:,2]%3==0)
In [395]: np.split(arr,I[0])
Out[395]:
[array([], dtype=float64),
array([[ 1., 1., 0.],
[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 2.]]),
array([[ 1., 1., 3.],
[ 1., 1., 4.],
[ 1., 1., 5.]]),
array([[ 1., 1., 6.],
[ 1., 1., 7.],
[ 1., 1., 8.]]),
array([[ 1., 1., 9.]])]

Answer 3

No puedo pensar en ninguna función numpy o trucos para hacer esto. Una solución simple usando for loop sería:

In [48]: arr = [(1,1,1), (1,1,2), (1,1,3), (1,1,4),(1,2,1),(1,2,2),(1,2,3),(1,3,1),(1,3,2),(1,3,3),(1,3,4),(1,3,5)]
In [49]: result = []
In [50]: for i in arr:
....: if i[2] == 1:
....: tempres = []
....: result.append(tempres)
....: tempres.append(i)
....:
In [51]: result
Out[51]:
[[(1, 1, 1), (1, 1, 2), (1, 1, 3), (1, 1, 4)],
[(1, 2, 1), (1, 2, 2), (1, 2, 3)],
[(1, 3, 1), (1, 3, 2), (1, 3, 3), (1, 3, 4), (1, 3, 5)]]