2012-06-07 19 views
7

Ho una matrice NumPy che ho semplificato per esemplificare:Riorganizzare Matrix elementi 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]] 

dove il numero al "incroci" è importante, ma il loro ordine non è giusto. Voglio riorganizzare le righe e le colonne in modo tale che il nuovo ordine sia [a, d, b, e, c, f] ma questo valore che sto chiamando "l'intersezione" è lo stesso.

Di seguito ho iniziato a trasformare la matrice come voglio. Riempire la riga 'e' implica guardare le intersezioni sopra per (e, a) (= 4), quindi (e, d) (= 7), quindi (e, b) (= 5), (e, e) , (e, c), e (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, 

qualcuno può suggerire come ri-organizzare la mia matrice in questo modo?

+0

Questo potrebbe aiutare: http://stackoverflow.com/a/4857981/1142167 –

risposta

12

edit: Ho appena imbattuto in una soluzione NumPy che utilizza 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] 

Ecco una soluzione Python puro che può essere trasferibile 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] 

Risultato:

>>> 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]] 

Ecco una versione che modifica A posto:

A[:] = [A[i] for i in new_order] 
for row in A: 
    row[:] = [row[i] for i in new_order] 
+0

Una cosa di bellezza. Ciò realizza esattamente quello che stavo cercando, e anche abbastanza compatto. Non capisco "pprint.pprint", però. Inoltre, i tuoi commenti hanno reso la risposta ancora più semplice da leggere. Come newb, lo apprezzo. – emmagras

+0

@wagras - ['pprint'] (http://docs.python.org/library/pprint.html) è un modulo per i dati" pretty-printing ", è solo un modo semplice per stampare array e dizionari in quel formato riga/colonna, anziché solo su una singola riga. –

+0

@wagras - Nel caso in cui non vedessi la mia modifica, ho trovato una soluzione più concisa per NumPy. –