Python-在二维数组中移位/删除元素

我需要帮助移动和删除二维数组中的元素

如果列表中的值为负值，且其上方的列表中的正值位于同一位置。它应该将所有内容向下移动，导致负值消失

如果上面没有任何列表，或者上面列表中的相应值仅为0。它将用0替换负值

注意：正值永远不会消失，它们只能在需要时向下移动。只有负值（低于-100）消失

这些例子应该能更好地解释这一点：

场景1:

数据：

[[0,0,0,0,0]，[0,0,0,0,0]，[1,2,1,0,0]，[2,1,2,0,0]，-103,103,0,0]。

def move(data):

    c_count = 4

    while c_count >= 0:

        count = len(data) - 1
        prev = count - 1

        while count > 0 and prev >= 0:
            if data[count][c_count] < -100:

                while prev >= 0 and data[prev][c_count] == 0:
                    prev -= 1

                data[count][c_count] = data[prev][c_count]
                data[prev][c_count]= 0

            count -= 1
            prev -= 1

        c_count -= 1

    return data

my_data = [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [1, 3, 1, 0, 0], [-102, -102, -102, 0, 0], [3, 1, 3, 0, 0]] 
x = move(my_data) # This is (scenario 3) is the only one that works. 
print(x)

预期：

[[0,0,0,0,0]，[0,0,0,0,0]，[0,0,0,0,0]，[1,2,1,0,0]，[2,1,2,0,0]

def move(data):

    c_count = 4

    while c_count >= 0:

        count = len(data) - 1
        prev = count - 1

        while count > 0 and prev >= 0:
            if data[count][c_count] < -100:

                while prev >= 0 and data[prev][c_count] == 0:
                    prev -= 1

                data[count][c_count] = data[prev][c_count]
                data[prev][c_count]= 0

            count -= 1
            prev -= 1

        c_count -= 1

    return data

my_data = [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [1, 3, 1, 0, 0], [-102, -102, -102, 0, 0], [3, 1, 3, 0, 0]] 
x = move(my_data) # This is (scenario 3) is the only one that works. 
print(x)

场景2:

数据：

[[0,0,0,0,0]，[0,0,0,0,0,0,0,0,0]，[0,2，-101，-101]，[0,1,2,3,2,2]，[0,3,3,2,3]

预期：

[[0,0,0,0,0]，[0,0,0,0,0]，[0,2,0,0,0]，[0,1,2,3,2]，[0,3,3,2,3]

场景3:（这是我在下面的代码中得到的唯一一个。）

数据：

[[0,0,0,0,0]，[0,0,0,0,0]，[1,3,1,0,0]，-102,102,0,0]，[3,1,3,0,0]。

def move(data):

    c_count = 4

    while c_count >= 0:

        count = len(data) - 1
        prev = count - 1

        while count > 0 and prev >= 0:
            if data[count][c_count] < -100:

                while prev >= 0 and data[prev][c_count] == 0:
                    prev -= 1

                data[count][c_count] = data[prev][c_count]
                data[prev][c_count]= 0

            count -= 1
            prev -= 1

        c_count -= 1

    return data

my_data = [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [1, 3, 1, 0, 0], [-102, -102, -102, 0, 0], [3, 1, 3, 0, 0]] 
x = move(my_data) # This is (scenario 3) is the only one that works. 
print(x)

预期：

[[0,0,0,0,0]，[0,0,0,0,0]，[0,0,0,0,0]，[1,3,1,0,0]，[3,1,3,0,0]

def move(data):

    c_count = 4

    while c_count >= 0:

        count = len(data) - 1
        prev = count - 1

        while count > 0 and prev >= 0:
            if data[count][c_count] < -100:

                while prev >= 0 and data[prev][c_count] == 0:
                    prev -= 1

                data[count][c_count] = data[prev][c_count]
                data[prev][c_count]= 0

            count -= 1
            prev -= 1

        c_count -= 1

    return data

my_data = [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [1, 3, 1, 0, 0], [-102, -102, -102, 0, 0], [3, 1, 3, 0, 0]] 
x = move(my_data) # This is (scenario 3) is the only one that works. 
print(x)

def移动（数据）：
c_计数=4
当c_计数>=0时：
计数=长度（数据）-1
prev=计数-1
当计数>0且上一次大于等于0时：
如果数据[计数][c_计数]<-100：
当prev>=0且数据[prev][c_count]=0时：
prev-=1
数据[count][c_count]=数据[prev][c_count]
数据[上一次][c_计数]=0
计数-=1
prev-=1
c_计数-=1
返回数据
my_data=[[0,0,0,0,0]，[0,0,0,0,0]，[1,3,1,0,0]，-102，-102,0,0]，[3,1,3,0,0]]
x=移动（我的数据）#这是（场景3）唯一有效的方法。
打印（x）

---

非常感谢你的帮助！我已经在这上面呆了一段时间了

这里有一个简单的numpy方法，即

import numpy as np 
def get_arr(arr):
    arr = np.array(arr)
    arr[arr<1] = 0
    new_arr = arr[np.argsort(arr.sum(1)),:]
    return new_arr.tolist()

arr = [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [1, 2, 1, 0, 0], [2, 1, 2, 0, 0], [-103, -103, -103, 0, 0]]
arr1 = [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 2, -101, -101, -101], [0, 1, 2, 3, 2], [0, 3, 3, 2, 3]]
arr2 = [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [1, 3, 1, 0, 0], [-102, -102, -102, 0, 0], [3, 1, 3, 0, 0]]

print(get_arr(arr))
print(get_arr(arr1))
print(get_arr(arr2))
#[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [1, 2, 1, 0, 0], [2, 1, 2, 0, 0]]
#[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 2, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3, 2], [0, 3, 3, 2, 3]]
#[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [1, 3, 1, 0, 0], [3, 1, 3, 0, 0]]

将numpy导入为np
def get_arr（arr）：
arr=np.数组（arr）
arr[arr我分别处理列，而不是整行


在列中从下到上搜索
求负值
找到上面的正值（大于零）
如果找不到，则用零代替负数
如果找到，则向下移动上面的所有值

将上面的
移动到
行
，
在-1上方
移动到
第1行
，
在-2上方
移动到
第2行
，等等


顺便说一句：当一行显示在另一行下面时，搜索解决方案更容易

def move(data):

    # work in column, not with full rows
    for col in range(len(data)):

        # move from bottom to top
        for row in range(len(data[0])-1, -1, -1):

            # check if negative value
            if data[row][col] < 0:
                print('debug: negative:', data[row][col])

                # find positive value above
                above = row-1
                while above > -1 and data[above][col] <= 0:
                    above -= 1

                # check if found positive value 
                if above == -1:
                    # put zero if not found value above
                    print('debug: put zero')
                    data[row][col] = 0
                else:
                    # move down all values above 
                    print('debug: move down', above+1, 'element(s)')
                    while above > -1:
                        data[row][col] = data[above][col]
                        data[above][col] = 0
                        row -= 1
                        above -= 1

    return data

# --- function to run one scenario, display data and check result ---

def run(data, expect):
    print('data:')
    print('\n'.join(str(row) for row in data))
    print()
    result = move(data)
    print()
    print('result:')
    print(result)
    print('expect:')
    print(expect)
    print('expect == result:', expect == result)
    print('---')

# --- scenarios ---

def scenario1():

    DATA = [
        [0, 0, 0, 0, 0], 
        [0, 0, 0, 0, 0], 
        [1, 2, 1, 0, 0], 
        [2, 1, 2, 0, 0], 
        [-103, -103, -103, 0, 0]
    ]

    EXPECT = [
        [0, 0, 0, 0, 0], 
        [0, 0, 0, 0, 0], 
        [0, 0, 0, 0, 0], 
        [1, 2, 1, 0, 0], 
        [2, 1, 2, 0, 0]
    ]

    run(DATA, EXPECT)

def scenario2():

    DATA = [
        [0, 0, 0, 0, 0], 
        [0, 0, 0, 0, 0], 
        [0, 2, -101, -101, -101], 
        [0, 1, 2, 3, 2], 
        [0, 3, 3, 2, 3]
    ]

    EXPECT = [
        [0, 0, 0, 0, 0], 
        [0, 0, 0, 0, 0], 
        [0, 2, 0, 0, 0], 
        [0, 1, 2, 3, 2], 
        [0, 3, 3, 2, 3]
    ]

    run(DATA, EXPECT)

def scenario3(): #(This is the only one that I got working in my code below.)

    DATA = [
        [0, 0, 0, 0, 0], 
        [0, 0, 0, 0, 0], 
        [1, 3, 1, 0, 0], 
        [-102, -102, -102, 0, 0], 
        [3, 1, 3, 0, 0]
    ]

    EXPECT = [
        [0, 0, 0, 0, 0], 
        [0, 0, 0, 0, 0], 
        [0, 0, 0, 0, 0], 
        [1, 3, 1, 0, 0], 
        [3, 1, 3, 0, 0]
    ]

    run(DATA, EXPECT)

# --- start scenarios ---

scenario1()
scenario2()
scenario3()

非常感谢，但我正在寻找一种不需要导入函数的解决方案。ThanksThanks Furas！但是行/列的数量并不总是相同的。是否可以调整此值，以便在这些情况下工作？Thanksit使用
len（数据）
和
len（数据[0]）
，因此它应该适用于任何大小。