灌裝基於選擇

對角矩陣，我有兩個列表：灌裝基於選擇

[(1, 0), (2, 0), (2, 1), (3, 0), (3, 1), (3, 2)] 

[False, False, True, False, False, False]

第一個列表代表ROW_NUMBER，矩陣的COLUMN_NUMBER欄。第二個列表表示元素值。如何建立一個有效的循環（或其它算法），所以我結束了一個4×4矩陣：

來源

2016-09-13 Sara_G

這其實是很容易的，如果你使用itertools.compress：

from itertools import compress 

d = [(1, 0), (2, 0), (2, 1), (3, 0), (3, 1), (3, 2)] 
sel = [False, False, True, False, False, False] 

res = [[0 if (j, i) not in compress(d, sel) else 1 for i in range(4)] for j in range(4)]

產量：

[[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]

壓縮需要一些數據（d這裏）和某些選擇器（sel這裏）和保留了與具有對應的選擇數據真正的價值。

列表理解然後創建矩陣並相應地填充零或零。

來源

2016-09-13 21:31:19

感謝您的答案和編輯我的問題！我添加了一個額外的行來將列表恢復爲矩陣： 'np.array（res）' –

我建議使用scipy模塊中的sparse庫來進行高效的稀疏矩陣操作。這裏是你將如何創建所需的矩陣：

from scipy import sparse 
coo = [(1, 0), (2, 0), (2, 1), (3, 0), (3, 1), (3, 2)] 
data = [False, False, True, False, False, False] 

m = sparse.coo_matrix((data,zip(*coo)), shape=(4,4)) 
print(m)

注意，有這取決於你的表示覺得最合適的創建和操縱它many其他稀疏矩陣格式（包括對角線）。

來源

2016-09-13 21:34:50 jadsq

謝謝。你的回答很好。但我必須將原始矩陣轉換爲對稱矩陣。但不知何故： 'm_symm = m + m.T' 將無法正常工作。 –

這是因爲'm.T'不存在，請改用'm.transpose（）'。要查找有關如何使用稀疏矩陣的更多信息，請參見[官方文檔]（http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html#scipy.sparse.coo_matrix） – jadsq

這是否必須實際上是一個numpy樣矩陣？在我看來，你可以做這樣的事情：

coords = [(1, 0), (2, 0), (2, 1), (3, 0), (3, 1), (3, 2)] 
values = [False, False, True, False, False, False] 

DEFAULT_VALUE = 0 

height, width = max(coords)[0], max(coords, key=lambda x_y:x_y[1])[1] 
matrix = [[DEFAULT_VALUE for _ in range(width)] for _ in range(height)] 
for coord, value in zip(coords, values): 
    y, x = coord 
    matrix[y][x] = value

來源

2016-09-13 21:56:38

灌裝基於選擇

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