我目前是 NumPy 的新手,但非常精通 SQL。
我在 SQL 中使用了一个名为 coalesce
的函数,很遗憾在 NumPy 中没有找到该函数。我需要这个函数从 2 个数组(即 array1
和 array2
)创建第三个数组 want
,其中 array1< 中的观察值为零/缺失
被相同地址/位置下的 array2
中的观察值替换。我不知道如何使用 np.where
?
完成此任务后,我想获取该数组 want
的下对角线,然后填充最终数组 want2
并注意 第一个非零观测值。如果所有观察结果,即 coalesce(array1, array2)
在 want2
中返回缺失或 0,则默认分配零。
我编写了一个示例来演示所需的行为。
import numpy as np
array1= np.array(([-10,0,20],[-1,0,0],[0,34,-50]))
array2= np.array(([10,10,50],[10,0,25],[50,45,0]))
# Coalesce array1,array2 i.e. get the first non-zero value from array1, then from array2.
# if array1 is empty or zero, then populate table want with values from array2 under same address
want=np.tril(np.array(([-10,10,20],[-1,0,25],[50,34,-50])))
print(array1)
print(array2)
print(want)
# print first instance of nonzero observation from each column of table want
want2=np.array([-10,34,-50])
print(want2)
最佳答案
“合并”:使用 putmask
将等于 0 的值替换为 array2
中的值:
want = array1.copy()
np.putmask(array1.copy(), array1==0, array2)
np.tril(want) 的每列的第一个非零元素:
where_nonzero = np.where(np.tril(want) != 0)
"""For the where array, get the indices of only
the first index for each column"""
first_indices = np.unique(where_nonzero[1], return_index=True)[1]
# Get the values from want for those indices
want2 = want[(where_nonzero[0][first_indices], where_nonzero[1][first_indices])]
关于Python Numpy : Coalesce and return first nonzero observation,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40207906/