2012-06-07 28 views
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que tiene una matriz NumPy la que he simplificado para ejemplificar:Reorganizar elementos de matriz con Numpy

 a b c d e f 
A = [[0, 1, 2, 3, 4, 5], 
b [1, 0, 3, 4, 5, 6], 
c [2, 3, 0, 5, 6, 7], 
d [3, 4, 5, 0, 7, 8], 
e [4, 5, 6, 7, 0, 9], 
f [5, 6, 7, 8, 9, 0]] 

donde el número de los "cruces" es importante, pero su orden no es correcta. Quiero volver a organizar las filas y columnas de manera que el nuevo orden sea [a, d, b, e, c, f] pero este valor que estoy llamando "la intersección" es el mismo.

A continuación he comenzado a transformar la matriz como quiero. Rellenar la fila 'e' implica mirar las intersecciones anteriores para (e, a) (= 4), luego (e, d) (= 7), luego (e, b) (= 5), (e, e) , (e, C), y (e, f)

 a d b e c f 
A1= [[0, 3, 1, 4, 2, 5], 
d [3, 0, 4, 7, 5, 8], 
b [1, 4, 0, 5, 3, 6], 
e [4, 7, 5, 

puede alguien por favor sugerir cómo volver a arreglar mi matriz de esta manera?

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Esto podría ayudar: http://stackoverflow.com/a/4857981/1142167 –

Respuesta

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edición: acabo topó con una solución NumPy que utiliza advanced indexing:

#     a b c d e f 
A = numpy.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5], 
       [1, 0, 3, 4, 5, 6], 
       [2, 3, 0, 5, 6, 7], 
       [3, 4, 5, 0, 7, 8], 
       [4, 5, 6, 7, 0, 9], 
       [5, 6, 7, 8, 9, 0]]) 

#   a d b e c f 
new_order = [0, 3, 1, 4, 2, 5] 
A1 = A[:, new_order][new_order] 

Aquí es una solución Python puro que puede ser transferible a NumPy:

#  a b c d e f 
A = [[0, 1, 2, 3, 4, 5], 
    [1, 0, 3, 4, 5, 6], 
    [2, 3, 0, 5, 6, 7], 
    [3, 4, 5, 0, 7, 8], 
    [4, 5, 6, 7, 0, 9], 
    [5, 6, 7, 8, 9, 0]] 

#   a d b e c f 
new_order = [0, 3, 1, 4, 2, 5] # maps previous index to new index 
A1 = [[A[i][j] for j in new_order] for i in new_order] 

Resultado:

>>> pprint.pprint(A1) 
[[0, 3, 1, 4, 2, 5], 
[3, 0, 4, 7, 5, 8], 
[1, 4, 0, 5, 3, 6], 
[4, 7, 5, 0, 6, 9], 
[2, 5, 3, 6, 0, 7], 
[5, 8, 6, 9, 7, 0]] 

Aquí hay una versión que modifica A en su lugar:

A[:] = [A[i] for i in new_order] 
for row in A: 
    row[:] = [row[i] for i in new_order] 
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Una cosa de la belleza. Eso logra exactamente lo que estaba buscando, y bastante compacto también. Aunque no entiendo "pprint.pprint". Además, sus comentarios han hecho que la respuesta sea aún más fácil de leer. Como nuevo, lo aprecio. – emmagras

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@wagras - ['pprint'] (http://docs.python.org/library/pprint.html) es un módulo para datos de" impresión bonita ", es solo una manera simple de imprimir matrices y diccionarios en ese formato de fila/columna, en lugar de solo en una sola línea. –

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@wagras - En caso de que no vea mi edición, encontré una solución más concisa para NumPy. –

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