Python Numpy：逐列选择列

我正在用Python上的

numpy

进行初学者数据分析。我有一段代码：

## column = [product]
## row = [client]
## value 1 means that a product has been purchased .
 
cart = np.array([[1, 1, 1, 1],
                 [1, 0, 1, 1],
                 [1, 1, 0, 0],
                 [0, 1, 1, 1]])

我想知道我如何选择上面的列，在最后打印每对产品的购买金额。我还需要找出哪一对产品是购买最多的

其中，每个元组（u，v，n）表示产品u和v一起购买n次（每n个客户）。 输出将是：

[(0,1,2), (0,2,2), (0,3,2), (1,2,2), (1,3,2), (2,3,3)]
(2,3,3) ->  the most purchased.

---

谢谢。

您必须在每对组合上循环。这本质上是

范围（cart.shape[1]）x范围（cart.shape[1]）

，即两个

循环

对于给定的产品索引
u
，对应的向量是
cart[：，u]
。为了比较两个产品向量，我们可以应用点积：
cart[：，u]*cart[：，v]
。如果两种产品均由同一客户购买，则生成的向量将保持
1
。为了计算购买这两种产品的客户数量，我们可以对向量求和

以下是扩展版本：

p = range(cart.shape[1])
res = []
for u in p:
  for v in p:
    if u < v:
      res.append((u, v, sum(cart[:,u]*cart[:,v])))  

p=范围（购物车形状[1]）
res=[]
对于p中的u：
对于p中的v：
如果u

或者一次完成一份清单：

p = range(cart.shape[1])
[(u, v, sum(cart[:,u]*cart[:,v])) for u in p for v in p if u < v]

p=范围（购物车形状[1]）
[（u，v，sum（cart[：，u]*cart[：，v]））表示p中的u，如果u
您必须在每对组合上循环。这本质上是
范围（cart.shape[1]）x范围（cart.shape[1]）
，即两个
循环

对于给定的产品索引
u
，对应的向量是
cart[：，u]
。为了比较两个产品向量，我们可以应用点积：
cart[：，u]*cart[：，v]
。如果两种产品均由同一客户购买，则生成的向量将保持
1
。为了计算购买这两种产品的客户数量，我们可以对向量求和

以下是扩展版本：

p = range(cart.shape[1])
res = []
for u in p:
  for v in p:
    if u < v:
      res.append((u, v, sum(cart[:,u]*cart[:,v])))  

p=范围（购物车形状[1]）
res=[]
对于p中的u：
对于p中的v：
如果u

或者一次完成一份清单：

p = range(cart.shape[1])
[(u, v, sum(cart[:,u]*cart[:,v])) for u in p for v in p if u < v]

p=范围（购物车形状[1]）
[（u，v，sum（cart[：，u]*cart[：，v]））表示p中的u，如果u
这里有一个简单快捷的解决方案，可以列出购买配对和购买最多的配对

基本上，代码只是迭代列对（由
组合创建），并对每对进行求和。将总和等于2的对相加，以得出已售出对的计数

设置：

a = np.array([[1, 1, 1, 1],
              [1, 0, 1, 1],
              [1, 1, 0, 0],
              [0, 1, 1, 1]])

示例代码：

from itertools import combinations

results = []
for i, j in combinations([0, 1, 2, 3], 2):
    results.append((i, j, (a[:,[i,j]].sum(axis=1) == 2).sum()))
    
max_ = max(results, key=sum)

print(results)
print(f'Max result: {max_}')

输出：

[(0, 1, 2), (0, 2, 2), (0, 3, 2), (1, 2, 2), (1, 3, 2), (2, 3, 3)]
Max result: (2, 3, 3)

这里有一个快速简单的解决方案，它可以生成购买对和购买最多的对的列表

基本上，代码只是迭代列对（由
组合创建），并对每对进行求和。将总和等于2的对相加，以得出已售出对的计数

设置：

a = np.array([[1, 1, 1, 1],
              [1, 0, 1, 1],
              [1, 1, 0, 0],
              [0, 1, 1, 1]])

示例代码：

from itertools import combinations

results = []
for i, j in combinations([0, 1, 2, 3], 2):
    results.append((i, j, (a[:,[i,j]].sum(axis=1) == 2).sum()))
    
max_ = max(results, key=sum)

print(results)
print(f'Max result: {max_}')

输出：

[(0, 1, 2), (0, 2, 2), (0, 3, 2), (1, 2, 2), (1, 3, 2), (2, 3, 3)]
Max result: (2, 3, 3)