Python 迭代numpy矩阵并获取所有得分大于gt的值

我有一个公司列表（cmp_列表），其中我使用一些自定义算法将每个值与另一个值进行比较，并得出了所有分数的这个矩阵（分数矩阵）。如果您通读矩阵，您将看到第1行和第1列为1 bcoz，第一项为cmp_，列表与自身匹配，类似地，第3行和第3列为1。现在第1行col3为0 bcoz，cmp列表中的第一项与cmp_列表中的第三项匹配，即匹配沃尔玛和家得宝，因此明显得分为0

我想获得cmp_列表中得分>0.5的所有项目的列表

cmp_list =    ['Walmart', 'Walmart super', 'Home Depot', 'Sears', 'Home Depot Center', 'Home Depot']

得分矩阵：

[[1.         1.         0.         0.         0.         0.        ]
 [1.         1.         0.         0.         0.         0.        ]
 [0.         0.         1.         0.         0.66666667 0.81649658]
 [0.         0.         0.         1.         0.         0.        ]
 [0.         0.         0.66666667 0.         1.         0.81649658]
 [0.         0.         0.81649658 0.         0.81649658 1.        ]]

cmp_list_1 = ['Walmart', 'Walmart super']
cmp_list_2 = ['Home Depot', 'Home Depot Center', 'Home Depot']

if(np.count_nonzero(score_matrix - np.diag(np.diagonal(score_matrix)))) > 0:
                rowsi, cols = np.nonzero(score_matrix)
                for it in zip(rowsi,cols):
                        if np.where(score_matrix[it[0]][it[1]] >= 0.5):

所需输出：

[[1.         1.         0.         0.         0.         0.        ]
 [1.         1.         0.         0.         0.         0.        ]
 [0.         0.         1.         0.         0.66666667 0.81649658]
 [0.         0.         0.         1.         0.         0.        ]
 [0.         0.         0.66666667 0.         1.         0.81649658]
 [0.         0.         0.81649658 0.         0.81649658 1.        ]]

cmp_list_1 = ['Walmart', 'Walmart super']
cmp_list_2 = ['Home Depot', 'Home Depot Center', 'Home Depot']

if(np.count_nonzero(score_matrix - np.diag(np.diagonal(score_matrix)))) > 0:
                rowsi, cols = np.nonzero(score_matrix)
                for it in zip(rowsi,cols):
                        if np.where(score_matrix[it[0]][it[1]] >= 0.5):

我曾尝试使用嵌套for循环来实现这一点，但我正在寻找更具python风格和简洁性的方法来实现这一点：

到目前为止我的代码：

[[1.         1.         0.         0.         0.         0.        ]
 [1.         1.         0.         0.         0.         0.        ]
 [0.         0.         1.         0.         0.66666667 0.81649658]
 [0.         0.         0.         1.         0.         0.        ]
 [0.         0.         0.66666667 0.         1.         0.81649658]
 [0.         0.         0.81649658 0.         0.81649658 1.        ]]

cmp_list_1 = ['Walmart', 'Walmart super']
cmp_list_2 = ['Home Depot', 'Home Depot Center', 'Home Depot']

if(np.count_nonzero(score_matrix - np.diag(np.diagonal(score_matrix)))) > 0:
                rowsi, cols = np.nonzero(score_matrix)
                for it in zip(rowsi,cols):
                        if np.where(score_matrix[it[0]][it[1]] >= 0.5):

另一种方式：

def relation(x,dat):
    k = sorted(np.unique(np.r_[dat[1][np.in1d(dat[0],x)],x,dat[0][np.in1d(dat[1],x)]]))
    if k==x: return k
    else: return relation(k,dat)

def rel(a,cmp_list):
    a[np.diag_indices_from(a)] = 0
    mat = np.where(a>0.5)
    ind = list(np.unique(mat[0]))
    w = []
    while ind:
        k = relation([ind[0]],mat)
        w.append(list(np.array(cmp_list)[k]))
        if any(np.in1d(ind,k)):
            ind = list(np.array(ind)[~np.in1d(ind,k)])
        if len(ind)>0:
            del ind[0]
    return w

rel(score_matrix,cmp_list)
[['Walmart', 'Walmart super'],
 ['Home Depot', 'Home Depot Center', 'Home Depot']]

---

您是如何从发布的代码中获取cmp_列表_1和cmp_列表_2的？@min2bro，根据您对分数矩阵的解释，分数矩阵中的值只能是0和1，所有1都在对角线上。但是如何显示0.66666 7这样的值呢？@fountainhead，所有的值都出现在对角线上，因为这是相同元素的比较，所以行、列在对角线上是相同的。不，我只是举例说明了比较是如何工作的，但它可以是0到1之间的任何东西。在rel（a，cmp_列表）中，cmp_列表是什么？这是你写的：

cmp_列表=['Walmart'，'Walmart super'，'Home Depot'，'Sears'，'Home Depot Center'，'Home Depot']

a是得分矩阵