Ich habe einen Vektor mit 0s und 1s. Ich möchte einen neuen Vektor mit umgeordneten Werte haben, während ich einen anderen Vektor mit einer Zuordnungsregel haben:Numerischen Vektor nach Mapping-Regel umordnen
Beispiel:
input: 1,0,0,1
rule: 0,3,2,1
after mapping:1,1,0,0
Die Zuordnungsvektor für jeden Index Index der Wert in dem neuen Vektor an, der bestimmt, kann gefunden werden.
Wie mache ich das?
Nehmen wir an, a ist das ursprüngliche Array und b ist die Zuordnungsregel. Da die Zuordnungsregel sagt "bei welchem Index in dem neuen Vektor der Wert gefunden werden kann", müssen Sie a[c] berechnen, wobei c der inverse der Permutation b ist. Die Berechnung der inversen Permutation ist addressed in detail elsewhere, so dass ich von dort eine der Lösungen holen werden:
c = np.zeros(b.size, b.dtype)
c[b] = np.arange(b.size)
new_array = a[c]
Beispiel: Wenn ein [7, 8, 9] und b [1, 2, 0], dies gibt [9, 7, 8]. Lassen Sie uns:
Das Ergebnis ist korrekt zu positionieren.
Wenn Sie a[b] tun, wie von Bort vorgeschlagen, wäre das Ergebnis [8, 9, 7], die anders ist. In der Tat, in dieser Version die Einträge von b sagen, wo die Zahlen von kam in der ursprünglichen Anordnung:
die Angelegenheit zu verwirren, das Beispiel, das Sie ist gab eine Permutation, die auf den inversen gleich ist, so ist der Unterschied verloren.
Ich verstehe die Zuordnungsregel nicht. Meinst du 0, 3, 1, 2? – kazemakase
'a = np.asarray ([1,0,0,1]); b = np.asarray ([0,3,1,2]); a [b] ' – Bort
@Bort Das macht nicht, was das OP will: siehe meine Antwort. – FTP