numpy 对二维数组的行应用条件

guykilcj 于 2023-01-26 发布在其他

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考虑a = np.array([0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3])
在多重集a中，0、1、2和3各有2个示例。
当我们从左到右遍历每一行时，我想找到满足条件的a的所有排列：

**条件：**0、1、2和3的第一个示例必须按此顺序出现，但它们不必连续。

[0, 1, , 2, , 3, , ]正常，[0, 1, , 3, , 2, , ]不正常
每个数字的第二个示例可以出现在行中的任何位置，只要它在第一个示例之后（右侧）。
[0, 1, 0, 2, 2, 3, 1, 3]可以
我首先找到多重集a的所有8！/2**4 = 2525个排列：

from sympy.utilities.iterables import multiset_permutations
import numpy as np

a = np.array([0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3])

resultList = []
for p in multiset_permutations(a):
    resultList.append(p)
    
out = np.array(resultList)

我的困难在于，当我试图设置条件时，我会淹没在细节中。更复杂的是，实际的数组a可能有多达5对值。**问题：**如何编写条件，以便从数组out中消除所有不满足条件的排列行？

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/75229133/applying-a-condition-to-rows-of-a-2d-array

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按热度按时间

nlejzf6q1#

由于您知道数组恰好由np.arange(4)中的元素对组成，因此可以使用np.argmax检查：

max_values = np.max(a)
uniques = np.arange(max_values + 1)
# or you can just do
# uniques = np.unique(a)

resultList = []
for p in multiset_permutations(a):
    idx = np.argmax(p==uniques[:,None], axis=1)
    if (idx[:-1] < idx[1:]).all():
        resultList.append(p)

则resultList将包含4对的420置换;而4725对应于5对。

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