我有一对等长的 numpy 数组。 dwells
包含代表停留时间的 float ,并且 ids
代表一种状态。在我的示例中,只有 3 个标记为 0
的独特状态。 , 1
, 2
.
dwells = np.array([4.3,0.2,3,1.5])
ids = np.array([2, 0, 1, 2])
前 2 个数组模拟了以 2
状态启动的系统,在那里停留 4.3
秒,跳转到状态0
,停留0.2
秒等。
我想生成另一个 numpy 数组。它需要的列数量为 dwells.sum()
,每个代表一个整数0,1,2,3...表示时间。每行都匹配一个唯一状态(在本例中为 3)。该数组的每个元素代表该时间内每个状态的相对贡献。例如,在前 4 个时间点期间,只有状态 2 有贡献,因此第 2 行的前 4 个元素等于 1
。第五列包含来自所有 3 个州的贡献,但 sum
除外。等于 1
.
[[0, 0, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0.5, 1, 1, 0.5, 0]
[1, 1, 1, 1, 0.3, 0, 0, 0.5, 1]]
我可以用for
来做到这一点循环但我想知道是否有更有效的矢量化方式。
最佳答案
假设我们有一个可能的最小时间步长delta
:
import numpy as np
dwells = np.array([4.3,0.2,3,1.5])
ids = np.array([2, 0, 1, 2])
def dwell_map(dwells, ids, delta=0.1):
import numpy as np
import sys
idelta = 1 / delta
# ensure that idelta is an integer number
if not idelta.is_integer():
raise ValueError("1/delta is not integer")
idelta = int(idelta)
# create new longer dwells array
dwells_l = (dwells*idelta).astype(int)
# create target array
a = np.zeros((ids.max()+1, dwells_l.sum().astype(int)), dtype=int)
# create repeats of the ids according to the dwell time
ind = np.repeat(ids, dwells_l)
# put ones at the position where we have the indices
a[ind, np.arange(ind.size)] = 1
# reduce back to the original time resolution
a = a.reshape(ids.max()+1, -1, idelta).sum(axis=2)/idelta
return a
res = dwell_map(dwells, ids, 0.1)
只有当增量足够大并且总持续时间足够小时,这才有效,这样中间数组就不会“无限”变大。
根据示例数组的 iPython %timeit
魔术的性能,将其与 for 循环解决方案进行比较:
10000 loops, best of 5: 58.5 µs per loop
关于python - 从 2 个 1D 数组生成 2D 数组的矢量化方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59037789/