Python 仅考虑非零值的numpy阵列之间的成对汉明距离

我想计算2D numpy数组的成对汉明距离

我的数组是

A
array([[-1,  0, -1,  0, -1,  0],
       [ 1,  0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  1,  1,  1,  0],
       [ 0,  0, -1,  1,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0, -1,  0]], dtype=int8)

我想计算A行之间的汉明距离，但只考虑非零值。如果其中一个条目为零，我们不将其包含在计算中

我的输出应该是

B
array([[0, 1, 2, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [2, 0, 0, 1, 1],
       [0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0]], dtype=int8) 

---

我觉得应该有一个更简单的方法来实现这一点（就速度而言，应该没问题，因为一切都是基于数组的，可读性有点难）。但这里有一个可行的解决方案：

from itertools import permutations

b = np.zeros((a.shape[0], a.shape[0]))
idx = np.array(list(permutations(range(a.shape[0]),2)))
b[tuple(idx.T)] = np.count_nonzero(np.logical_and(a[idx.T][0,:]-a[idx.T][1,:], np.logical_and(a[idx.T][0,:]!=0, a[idx.T][1,:]!=0)), axis=1)

首先使用

itertools

“

permutations

作为索引创建所有可能的行组合，然后针对每对行，在逻辑and中计算它们的非零值以及它们的非零值：

输出：

[[0. 1. 2. 0. 0.]
 [1. 0. 0. 0. 0.]
 [2. 0. 0. 1. 1.]
 [0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0.]]

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如果数组只有0和1，则具有以下属性：

r1*r2

将在缺少的位置包含0，-1（元素不同）和+1（元素相同）。因此，您希望将所有可能的组合相乘，并计算每行少于零的条目数

您将产品与广播结合使用：

B = np.count_nonzero(A[:, None, :] * A[None, :, :] < 0, axis=-1)

如果要显式地写出条件，可以这样做

np.count_nonzero((A1 != A2) & (A1 != 0) & (A2 != 0), axis=-1)

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你能定义海明距离吗？也许可以展示一个如何实现的循环，以避免歧义。数组是否只有0和1？有一种更简单的方法，可以保留数据类型。获取给定轴的所有组合的惯用方法是在前后使用None索引复制它。@mad物理学家我可以看出我可以用

a[，None，：]！=a

但我不知道如何排除零。请随意编辑我的帖子，我会学到更多。谢谢。我不想编辑你的作品。请看我的答案，我认为这是最简单的解决方案。

np.count_nonzero((A1 != A2) & (A1 != 0) & (A2 != 0), axis=-1)