python - 2D numpy 配列から x,y,value 1D 配列を取得します (線形インデックス)

Question

以下のような 2D 配列があるとします。

array([3, 6, 7
       1,-1, 3])

x、yおよび配列の3つの別々の配列を取得したいと思いますvalue。言い換えると：

x      = [0, 1, 0,  1, 0, 1]
y      = [0, 0, 1,  1, 2, 2]
values = [3, 1, 6, -1, 7, 3]

これどうやってするの？

参考までに、これは MATLAB が線形インデックス付けと呼んでいるものです。

Answer 1

次のようなものはどうですか：

x, y = np.indices(array.shape)
x = x.ravel(order='F')
y = y.ravel(order='F')
values = array.ravel(order='F')

Answer 2

scipyと一緒にインストールした場合numpyは、そのsparseモジュールを使用できます

from scipy import sparse
x = np.array([[3,6,7],[1,-1,3]])
M=sparse.coo_matrix(x.T)
M.data
# array([ 3,  1,  6, -1,  7,  3])
M.col
# array([0, 1, 0, 1, 0, 1])
M.row
# array([0, 0, 1, 1, 2, 2])

見ると、インデックスを取得するために使用されていることがcoo_matrixわかります。nonzero()

row,col = x.T.nonzero()
data = x.T[row,col]

にゼロがある可能性がある場合はx、 のような回避策を使用する必要がありますnp.nonzero(np.ones(x.T.shape))。

Answer 3

これはどうですか：

import numpy as np

a = np.array([[3, 6, 7],
              [1,-1, 3]])

n_rows, n_cols = a.shape


temp_x = np.repeat(np.arange(n_rows)[np.newaxis, :], n_cols, axis=0) 
# construction of x can probably be simplified
x = temp_x.ravel()    
y = np.repeat(np.arange(n_cols), n_rows)        
values = a.ravel(order='F')

結果：

>>> x
array([0, 1, 0, 1, 0, 1])
>>> y
array([0, 0, 1, 1, 2, 2])
>>> values
array([ 3,  1,  6, -1,  7,  3])

Answer 4

配列は、2D 配列 (マトリックス) の方法を使用valuesして取得できます。flatten次に、適切なインデックスを含むようにxおよびy配列を作成するだけです。

import numpy as np
import itertools

a = np.array([[3, 6, 7],
              [1,-1, 3]])

idxs   = np.array(list(itertools.product(*map(range, a.shape))))
x      = idxs[:,0]
y      = idxs[:,1]
values = a.flatten()

これをテストする：

>>> x
array([0, 0, 0, 1, 1, 1])
>>> y
array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
>>> values
array([ 3,  6,  7,  1, -1,  3])
>>> a[0,0]
3
>>> a[0,1]
6
>>> a[0,2]
7
>>> a[1,0]
1
>>> a[1,1]
-1
>>> a[1,2]
3