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python - 一种制作包含所有可能列的二维数组的优雅方法

coder 2023-08-23 原文

在 numpy 中，我想制作一个 2d arrray (r, by 2**r)，其中的列都是可能的二进制列。

例如，如果列的高度为 5，则列为 

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

我的解决方案是

 np.array(list(itertools.product([0,1],repeat = c))).T

这看起来很丑陋。有没有更优雅的方式？

最佳答案

您可以使用一些 broadcasting在这里，就像这样 -

(((np.arange(2**r)[:,None] & 2**np.arange(r)[::-1]))>0).astype(int)

对于 0 和 8 之间的 r，您还可以使用 np.unpackbits -

np.unpackbits(np.arange(2**r,dtype='uint8')[:,None], axis=1)[:,8-r:]

运行时测试 -

案例 #1(原始 r = 5):

In [217]: r = 5

In [218]: from itertools import product

In [219]: %timeit np.array(list(product([0,1], repeat=5)))
10000 loops, best of 3: 33.9 µs per loop

In [220]: %timeit np.unpackbits(np.arange(2**r,dtype='uint8')[:,None], axis=1)[:,8-r:]
100000 loops, best of 3: 10.6 µs per loop

In [221]: %timeit (((np.arange(2**r)[:,None] & 2**np.arange(r)[::-1]))>0).astype(int) 
10000 loops, best of 3: 31.1 µs per loop

案例 #2(较大的 r):

In [242]: r = 15

In [243]: %timeit (((np.arange(2**r)[:,None] & 2**np.arange(r)[::-1]))>0).astype(int)
100 loops, best of 3: 6.6 ms per loop

In [244]: %timeit np.array(list(product([0,1], repeat=r)))
10 loops, best of 3: 77.5 ms per loop

关于python - 一种制作包含所有可能列的二维数组的优雅方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33036759/

python的codesectionarangenumpy

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