Sử dụng mảng Numpy như bảng tra cứu

Question

Tôi có một mảng 2D dữ liệu Numpy được đọc từ tệp .csv. Mỗi hàng đại diện cho một điểm dữ liệu với cột cuối cùng chứa một 'khóa' tương ứng duy nhất với 'khóa' trong một mảng Numpy khác - 'bảng tra cứu' giống như nó.

Cách tốt nhất (hầu hết Numpythonic) để so khớp các dòng trong bảng đầu tiên với các giá trị trong thứ hai là gì?

Answer 1

Một số ví dụ dữ liệu:

import numpy as np 

lookup = np.array([[ 1.  , 3.14 , 4.14 ], 
        [ 2.  , 2.71818, 3.7 ], 
        [ 3.  , 42.  , 43.  ]]) 

a = np.array([[ 1, 11], 
       [ 1, 12], 
       [ 2, 21], 
       [ 3, 31]]) 

xây dựng một từ điển từ chìa khóa để chèo số trong bảng tra cứu:

mapping = dict(zip(lookup[:,0], range(len(lookup)))) 

Sau đó, bạn có thể sử dụng từ điển để phù hợp dòng. Ví dụ: nếu bạn chỉ muốn tham gia các bảng:

>>> np.hstack((a, np.array([lookup[mapping[key],1:] 
          for key in a[:,0]]))) 
array([[ 1.  , 11.  , 3.14 , 4.14 ], 
     [ 1.  , 12.  , 3.14 , 4.14 ], 
     [ 2.  , 21.  , 2.71818, 3.7 ], 
     [ 3.  , 31.  , 42.  , 43.  ]])  

Answer 2

Trong trường hợp đặc biệt có thể tính toán từ khóa, từ điển. Đó là một lợi thế khi khóa của bảng tra cứu có thể được chọn.

Ví dụ Vebjorn Ljosa của:

tra cứu:

>>> lookup[a[:,0]-1, :] 
array([[ 1.  , 3.14 , 4.14 ], 
     [ 1.  , 3.14 , 4.14 ], 
     [ 2.  , 2.71818, 3.7 ], 
     [ 3.  , 42.  , 43.  ]]) 

merge:

>>> np.hstack([a, lookup[a[:,0]-1, :]]) 
array([[ 1.  , 11.  , 1.  , 3.14 , 4.14 ], 
     [ 1.  , 12.  , 1.  , 3.14 , 4.14 ], 
     [ 2.  , 21.  , 2.  , 2.71818, 3.7 ], 
     [ 3.  , 31.  , 3.  , 42.  , 43.  ]])