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迭代numpy矩阵并获得得分gt大于的所有值

numpy-ndarray numpy python-3.x python

min2bro · 技术社区 · 7 年前

我有一个公司列表(cmp_list),在这里我使用一些自定义算法将每个值与另一个值进行比较,并得出所有得分的矩阵(得分矩阵)。如果您通读矩阵,您将看到第1行和第1列是1 bcoz,第一项是cmp_list与它本身匹配,同样,第3行和第3列是1。现在第1行,col3是0 bcoz,cmp列表中的第一个项目与cmp列表中的第三个项目匹配,即匹配沃尔玛和家得宝,所以显然得分是0。

我想得到cmp_列表中得分为0.5的所有项目的列表

cmp_list =    ['Walmart', 'Walmart super', 'Home Depot', 'Sears', 'Home Depot Center', 'Home Depot']

分数矩阵:

[[1.         1.         0.         0.         0.         0.        ]
 [1.         1.         0.         0.         0.         0.        ]
 [0.         0.         1.         0.         0.66666667 0.81649658]
 [0.         0.         0.         1.         0.         0.        ]
 [0.         0.         0.66666667 0.         1.         0.81649658]
 [0.         0.         0.81649658 0.         0.81649658 1.        ]]

期望输出:

cmp_list_1 = ['Walmart', 'Walmart super']
cmp_list_2 = ['Home Depot', 'Home Depot Center', 'Home Depot']

我已经尝试过使用嵌套for循环来实现这一点,但我正在寻找一种更简洁的方法来实现这一点:

我的代码:

if(np.count_nonzero(score_matrix - np.diag(np.diagonal(score_matrix)))) > 0:
                rowsi, cols = np.nonzero(score_matrix)
                for it in zip(rowsi,cols):
                        if np.where(score_matrix[it[0]][it[1]] >= 0.5):

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Onyambu 7 年前

import numpy as np


a = score_matrix
a[np.diag_indices_from(a)] = 0
set([tuple(sorted(np.array(cmp_list)[(np.c_[[i],np.where(j>0.5)])][0]))for i,j in enumerate(a) if any(j>0.5)])

{('Home Depot', 'Home Depot', 'Home Depot Center'),
 ('Walmart', 'Walmart super')}

另一种方式:

def relation(x,dat):
    k = sorted(np.unique(np.r_[dat[1][np.in1d(dat[0],x)],x,dat[0][np.in1d(dat[1],x)]]))
    if k==x: return k
    else: return relation(k,dat)

def rel(a,cmp_list):
    a[np.diag_indices_from(a)] = 0
    mat = np.where(a>0.5)
    ind = list(np.unique(mat[0]))
    w = []
    while ind:
        k = relation([ind[0]],mat)
        w.append(list(np.array(cmp_list)[k]))
        if any(np.in1d(ind,k)):
            ind = list(np.array(ind)[~np.in1d(ind,k)])
        if len(ind)>0:
            del ind[0]
    return w

rel(score_matrix,cmp_list)
[['Walmart', 'Walmart super'],
 ['Home Depot', 'Home Depot Center', 'Home Depot']]