python-3.x - 一维元组到二维numpy数组

Question

使用以下条件将元组转换为 Numpy 矩阵：

• 数组的形状应该是len(tuple)x len(tuple)，即方阵。
• 数组中指定位置的元素(index of the element in the tuple, the value of the element in the tuple)应为 1。

例如，我有一个随机元组，如下所示：

# index means row ,value means col
(2,0,1)

我使用两个循环将此元组更改为 Numpy 数组：

def get_np_represent(result):
    two_D = []
    for row in range(len(result)):
        one_D = []
        for col in range(len(result)):
            if result[row] == col:
                one_D.append(1)
            else:
                one_D.append(0)
        two_D.append(one_D)
    return np.array(two_D)

输出：

array([[0, 0, 1],
       [1, 0, 0],
       [0, 1, 0]])

但是我有 10,000,000 个这样的元组，有没有更快的方法？

标签： python-3.xnumpy

Answer 1

像这样的东西？操作矩阵比 for 循环要快得多。

import numpy as np

t = (2, 0, 1)
x = np.zeros([len(t),len(t)])

for i,v in enumerate(t):
    x[i, v] = 1

print(x)

输出：

[[0. 0. 1.]
 [1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]]