python - 如何在 numpy/scipy/pandas 中生成匹配的矩阵/数组？

Question

我需要一个布尔数组来指示列表/系列中的项目是否与同一数组中的其他项目匹配。如果我知道该怎么称呼它，这可能是一个单一的 scipy 函数，但我的搜索并没有取得成果。以下代码可以满足我的需要，但可能会从矢量化中受益。

import numpy as np

colors = ['red', 'green', 'blue', 'red', 'red', 'yellow']
match_array = np.ndarray((len(colors), len(colors)), dtype=bool)

for i, y in enumerate(colors):
    for j, x in enumerate(colors):
        match_array[i][j] = (x == y)

print(match_array)

输出：

[[ True False False  True  True False]
 [False  True False False False False]
 [False False  True False False False]
 [ True False False  True  True False]
 [ True False False  True  True False]
 [False False False False False  True]]

正如预期的那样，它关于对角线对称，并且在两个轴上将索引 0 处的“红色”与索引 3 和 4 处的其他“红色”匹配。是否有可用的库函数来更有效地执行此操作？

标签： pythonnumpyscipynumpy-ndarray

Answer 1

如果您可以将类别转换为索引或数字，广播可以为您完成一切

c_num = np.array([0,1,2,0,0,3])  # mimic colors
match_array = c_num[:,None] == c_num

这给出了相同的结果。