Python:在3D numpy数组中随机插入多行
我有一个3D数组Python:在3D numpy数组中随机插入多行,python,numpy,multidimensional-array,Python,Numpy,Multidimensional Array,我有一个3D数组arr,大小(2,5,5)。我还有另一个数组行到行,大小(3,5) 我想在arr的每页中随机插入行。但是,行到插入不能作为块插入。此外,插入位置应为任意页面的arr 然而,我正在努力有效地将行插入到中。我当前的解决方案包含一个for循环 import numpy as np arr = np.arange(100, 125).reshape(5, 5) arr = np.repeat(arr[None, :, :], 2, axis=0) rows_to_ins = np.r
arr
,大小(2,5,5)
。我还有另一个数组行到行
,大小(3,5)
我想在arr
的每页中随机插入行。但是,行到插入
不能作为块插入。此外,插入位置应为任意页面的arr
然而,我正在努力有效地将行插入到中。我当前的解决方案包含一个for循环
import numpy as np
arr = np.arange(100, 125).reshape(5, 5)
arr = np.repeat(arr[None, :, :], 2, axis=0)
rows_to_ins = np.random.randint(0, 99, (3,5))
row_nums_3D = np.random.randint(0, arr.shape[1], (2, 1, 3))
arr_ins = list()
for i in range(row_nums_3D.shape[0]):
arr_ins.append(np.insert(arr[i, :, :], np.squeeze(row_nums_3D[i, :, :]), rows_to_ins, axis=0))
arr_ins = np.asarray(arr_ins)
我想知道,我是否可以避免for循环。矢量化解决方案是什么样的
也许一个更具体的例子会有助于理解我的问题
# arr - shape (2, 5, 5)
[[[100 101 102 103 104]
[105 106 107 108 109]
[110 111 112 113 114]
[115 116 117 118 119]
[120 121 122 123 124]]
[[100 101 102 103 104]
[105 106 107 108 109]
[110 111 112 113 114]
[115 116 117 118 119]
[120 121 122 123 124]]]
# rows_to_insert - shape(3, 5)
[[37 31 28 34 10]
[ 2 97 89 36 11]
[66 14 70 37 45]]
我正在寻找这样一个潜在的结果:
# 3D array with insertet rows - shape (2, 8, 5)
[[[100 101 102 103 104]
[ 2 97 89 36 11]
[66 14 70 37 45]
[105 106 107 108 109]
[110 111 112 113 114]
[115 116 117 118 119]
[120 121 122 123 124]
[37 31 28 34 10]]
[[66 14 70 37 45]
[100 101 102 103 104]
[105 106 107 108 109]
[ 2 97 89 36 11]
[110 111 112 113 114]
[37 31 28 34 10]
[115 116 117 118 119]
[120 121 122 123 124]]]
这是一种矢量化方法-
def insert_random_places(arr, rows_to_ins):
m,n,r = arr.shape
N = len(rows_to_ins) + n
idx = np.random.rand(m,N).argsort(1)
out = np.zeros((m,N,r),dtype=np.result_type(arr, rows_to_ins))
np.put_along_axis(out,np.sort(idx[:,:n,None],axis=1),arr,axis=1)
np.put_along_axis(out,idx[:,n:,None],rows_to_ins,axis=1)
return out
样本运行-
In [58]: arr
Out[58]:
array([[[100, 101, 102, 103, 104],
[105, 106, 107, 108, 109],
[110, 111, 112, 113, 114],
[115, 116, 117, 118, 119]],
[[100, 101, 102, 103, 104],
[105, 106, 107, 108, 109],
[110, 111, 112, 113, 114],
[115, 116, 117, 118, 119]]])
In [59]: rows_to_ins
Out[59]:
array([[77, 72, 9, 20, 80],
[69, 79, 47, 64, 82]])
In [60]: np.random.seed(0)
In [61]: insert_random_places(arr, rows_to_ins)
Out[61]:
array([[[100, 101, 102, 103, 104],
[ 69, 79, 47, 64, 82],
[105, 106, 107, 108, 109],
[110, 111, 112, 113, 114],
[115, 116, 117, 118, 119],
[ 77, 72, 9, 20, 80]],
[[100, 101, 102, 103, 104],
[ 77, 72, 9, 20, 80],
[ 69, 79, 47, 64, 82],
[105, 106, 107, 108, 109],
[110, 111, 112, 113, 114],
[115, 116, 117, 118, 119]]])
另一个基于掩蔽
-
def insert_random_places_v2(arr, rows_to_ins):
m,n,r = arr.shape
L = len(rows_to_ins)
N = L + n
insert_idx = np.random.rand(m,N).argpartition(kth=-L,axis=1)[:,-L:]
mask = np.zeros((m,N),dtype=bool)
np.put_along_axis(mask,insert_idx,1,axis=1)
out = np.zeros((m,N,r),dtype=np.result_type(arr, rows_to_ins))
rows_to_ins_3D = rows_to_ins[np.random.rand(m,L).argsort(1)]
out[mask] = rows_to_ins_3D.reshape(-1,r)
out[~mask] = arr.reshape(-1,r)
return out
您能验证您的掩蔽
解决方案吗<代码>输出
以前没有定义过。@谢谢您的反馈。编辑。