用x零和其余的零来实例化一个矩阵

Question

我希望能够快速实例化一个矩阵，其中一行中的前几个（可变数量）单元格为0，其余为1。在

假设我们需要一个3x4矩阵。在

我首先将矩阵实例化为所有矩阵：

ones = np.ones([4,3])

然后假设我们有一个数组，它宣布有多少个前导零：

^{pr2}$

要求结果：

^{3}$

显然，这也可以用相反的方式来实现，但是我会考虑用1作为默认值，并替换零的方法。在

什么是避免一些愚蠢的循环的最好方法？在

Answer 1

虽然没有我想要的那么简洁（我正在试验^{}），但这也可以完成以下工作：

>>> n = 3
>>> zeros = [2, 1, 3, 0]
>>> numpy.array([[0] * zeros[i] + [1]*(n - zeros[i]) for i in range(len(zeros))])
array([[0, 0, 1],
       [0, 1, 1],
       [0, 0, 0],
       [1, 1, 1]])
>>>

工作非常简单：串联所需的倍数，一个元素列出[0]和{}，逐行创建数组。在

Answer 2

有一个办法。n是结果中的列数。行数由len(arr)决定。在

In [29]: n = 5

In [30]: arr = np.array([1, 2, 3, 0, 3])

In [31]: (np.arange(n) >= arr[:, np.newaxis]).astype(int)
Out[31]: 
array([[0, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1]])

---

有两个部分来解释这是如何工作的。首先，如何创建一个有m个零和n-m个一的行？为此，我们使用np.arange创建一个值为[0，1，…，n-1]的行：

^{pr2}$

接下来，将该数组与m进行比较：

In [37]: m = 2

In [38]: np.arange(n) >= m
Out[38]: array([False, False,  True,  True,  True], dtype=bool)

它给出了一个布尔值数组；第一个m值为False，其余为True。通过将这些值转换为整数，我们得到了一个由0和1组成的数组：

In [39]: (np.arange(n) >= m).astype(int)
Out[39]: array([0, 0, 1, 1, 1])

要在m值的数组上执行此操作，我们使用broadcasting；这是解释的第二个关键思想。在

请注意arr[:, np.newaxis]给出了什么：

In [40]: arr
Out[40]: array([1, 2, 3, 0, 3])

In [41]: arr[:, np.newaxis]
Out[41]: 
array([[1],
       [2],
       [3],
       [0],
       [3]])

也就是说，arr[:, np.newaxis]将arr重塑为一个具有形状（5，1）的二维数组。（arr.reshape(-1, 1)本可以改为使用）现在，当我们将其与np.arange(n)（长度为n的一维数组）进行比较时，广播开始起作用：

In [42]: np.arange(n) >= arr[:, np.newaxis]
Out[42]: 
array([[False,  True,  True,  True,  True],
       [False, False,  True,  True,  True],
       [False, False, False,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True],
       [False, False, False,  True,  True]], dtype=bool)

正如@RogerFan在他的评论中指出的，这基本上是参数的一个外积，使用>=操作。在

对类型int的最终强制转换将得到所需的结果：

In [43]: (np.arange(n) >= arr[:, np.newaxis]).astype(int)
Out[43]: 
array([[0, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1]])