如何將函數應用於numpy矩陣的所有列？

這應該是一個標準的問題，但我無法找到答案:(如何將函數應用於numpy矩陣的所有列？

我有一個numpy的darray n個樣本（原材料）和對變量（觀察）。我想每個有多少次算變量非0

我會用一個函數像

sum([1 for i in column if i!=0])

，但我怎麼能這個職位應用此功能，我的矩陣

來源

2013-11-28 Donbeo

只是一個提示 - 'sum'支持生成器表達式。所以，你可以這樣做：'sum（1 for i in column in if if！= 0）'。實際上，如果你只有整數，你可以這樣做'sum（1 for i in column in if i）'，因爲'0'的計算結果爲'False'。 – iCodez

的所有列：How to apply numpy.linalg.norm to each row of a matrix?

如果操作支持axis，使用axis參數，它通常更快的是，

否則，np.apply_along_axis能有所幫助。

這是numpy.count_nonzero。

因此，這裏的答案很簡單：

import numpy as np 

arr = np.eye(3) 
np.apply_along_axis(np.count_nonzero, 0, arr)

來源

2013-11-28 15:41:08 gongzhitaao

這對我的問題很有幫助。它是否也適用於lambda函數？ – Donbeo

@Donbeo我認爲，任何功能都可以使用。也許有一個嘗試。 – gongzhitaao

您可以使用np.sum在從原始陣列比較爲零，使用axis關鍵字參數指示是否要在行或算創造了一個布爾數組列。在你的情況下：

>>> a = np.array([[0, 1, 1, 0],[1, 1, 0, 0]]) 
>>> a 
array([[0, 1, 1, 0], 
     [1, 1, 0, 0]]) 
>>> np.sum(a != 0, axis=0) 
array([1, 2, 1, 0])

來源

2013-11-28 16:33:23 Jaime

如何將函數應用於numpy矩陣的所有列？

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