我想为numpy实现itertools.combinations。基于此讨论,我有一个适用于一维输入的函数:
def combs(a, r):
"""
Return successive r-length combinations of elements in the array a.
Should produce the same output as array(list(combinations(a, r))), but
faster.
"""
a = asarray(a)
dt = dtype([('', a.dtype)]*r)
b = fromiter(combinations(a, r), dt)
return b.view(a.dtype).reshape(-1, r)
输出是有意义的:
In [1]: list(combinations([1,2,3], 2))
Out[1]: [(1, 2), (1, 3), (2, 3)]
In [2]: array(list(combinations([1,2,3], 2)))
Out[2]:
array([[1, 2],
[1, 3],
[2, 3]])
In [3]: combs([1,2,3], 2)
Out[3]:
array([[1, 2],
[1, 3],
[2, 3]])
但是,最好将它扩展到ND输入,其中附加的维度仅使您可以快速地一次进行多个调用。因此,从概念上讲,如果combs([1, 2, 3], 2)
产生了[1, 2], [1, 3], [2, 3]
,然后 combs([4, 5, 6], 2)
产生了[4, 5], [4, 6], [5, 6]
,那么combs((1,2,3) and (4,5,6), 2)
应该产生[1, 2], [1, 3], [2, 3] and [4, 5], [4, 6], [5, 6]
“和”仅代表平行的行或列(无论哪个有意义)。(同样,对于其他尺寸)
我不确定:
axis=
参数以及默认的轴0。因此,轴0应该是我正在组合的轴,而所有轴其他轴仅代表并行计算?)ValueError: setting an array element with a sequence.
)dt = dtype([('', a.dtype)]*r)
吗?您可以使用itertools.combinations()
创建索引数组,然后使用NumPy的精美索引:
import numpy as np
from itertools import combinations, chain
from scipy.special import comb
def comb_index(n, k):
count = comb(n, k, exact=True)
index = np.fromiter(chain.from_iterable(combinations(range(n), k)),
int, count=count*k)
return index.reshape(-1, k)
data = np.array([[1,2,3,4,5],[10,11,12,13,14]])
idx = comb_index(5, 3)
print(data[:, idx])
输出:
[[[ 1 2 3]
[ 1 2 4]
[ 1 2 5]
[ 1 3 4]
[ 1 3 5]
[ 1 4 5]
[ 2 3 4]
[ 2 3 5]
[ 2 4 5]
[ 3 4 5]]
[[10 11 12]
[10 11 13]
[10 11 14]
[10 12 13]
[10 12 14]
[10 13 14]
[11 12 13]
[11 12 14]
[11 13 14]
[12 13 14]]]
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