获取除特定索引外的false掩码
获取除特定索引外的false掩码
提问于 2021-11-19 14:38:47
我正在学习numpy，并试图找到一种更好的方法来编写这个示例。我有一个数组，表示元素(在其他数组中)所属的集群。元素0属于簇1，元素1属于簇2，依此类推。我想创建一个集群映射，使用一个掩码来表示属于这个集群的元素。下面的代码可以工作，但我讨厌tmp_mask的两行代码，我想知道是否可以避免它们。
cluster = np.array([1,2,1,1,2,3,1,2])
cluster_map = {}
empty_mask = np.zeros(len(cluster), dtype=bool)
for idx, cl in enumerate(cluster):
tmp_mask = empty_mask.copy()
tmp_mask[idx] = True
cluster_map[cl] = cluster_map.get(cl, empty_mask) | tmp_mask
cluster_map我只是想看看是否有更短的版本，例如：
#tmp_mask = empty_mask.copy()
#tmp_mask[idx] = True
cluster_map[cl] = cluster_map.get(cl, empty_mask) | get_falses_except(idx, len(cluster))我知道我可以创建函数get_falses_except，只是想知道它是否存在，或者可以用更好的方式重写代码？
谢谢大家
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-11-19 15:20:09
你可以通过一个非常简单的理解来做到这一点：
In [8]: {k: cluster==k for k in set(cluster)}
Out[8]:
{1: array([ True, False, True, True, False, False, True, False]),
2: array([False, True, False, False, True, False, False, True]),
3: array([False, False, False, False, False, True, False, False])}Stack Overflow用户
发布于 2021-11-19 15:24:04
Advanced indexing可能会帮助您：
empty_mask = np.zeros((np.max(cluster), len(cluster)), dtype=bool)
empty_mask[cluster-1, np.arange(len(cluster))] = True
>>> empty_mask
array([[ True, False, True, True, False, False, True, False],
[False, True, False, False, True, False, False, True],
[False, False, False, False, False, True, False, False]])如果需要，也可以返回dict：
>>> dict(zip(range(1, shape[0]+1), empty_mask))
{1: array([ True, False, True, True, False, False, True, False]),
2: array([False, True, False, False, True, False, False, True]),
3: array([False, False, False, False, False, True, False, False])}Stack Overflow用户
发布于 2021-11-19 15:13:50
我认为for循环也可以跳过，但我不知道如何跳过
import numpy as np
cluster = np.array([1,2,1,1,2,3,1,2])
cluster_set=np.unique(cluster)
cluster_map=np.zeros((cluster_set.size, cluster.size), dtype=bool)
for idx, val in enumerate(cluster_set):
cluster_map[idx]=cluster==val
print(cluster_map)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/70036532
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