Python numpy：每6行检查1个元素

我需要这样的东西：

arr = array([[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0,
        0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0,
        0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0]])

其中，每行包含36个元素，每行中的6个元素表示一个隐藏行，而该隐藏行只需要一个

1

，其他所有位置都需要一个

0

。换句话说，每个mod 6条目只需要一个

1

。这是我对

arr

的要求

---

我有一个表，用于计算每行的“适合度”值。就是我有一个

table = np.array([10, 5, 4, 6, 5, 1, 6, 4, 9, 7, 3, 2, 1, 8, 3,
                          6, 4, 6, 5, 3, 7, 2, 1, 4, 3, 2, 5, 6, 8, 7, 7, 6, 4, 1, 3, 2])
table = table.T

我将把

arr

的每一行乘以

table

。该乘法的结果，即

1x1

矩阵，将被存储为相应行的“适合度”值除非该行不符合上述要求，否则应返回0

应该返回的内容的一个示例是

result = array([5,12,13,14,20,34])

我需要一个方法来做到这一点，但我对numpy来说太新了，不知道怎么做

（我假设你想要上半场你要求的东西）

我相信存在更好或更优雅的解决方案，但我认为这就是我能做到的

np.all(arr[:,6] == 1) and np.all(arr[:, :6] == 0) and np.all(arr[:, 7:])

---

或者，您可以构造数组（使用0和1），然后与它进行比较，比如使用。

我也不是100%确定您的问题，但我会尽我所能回答

既然你说你的矩阵有“隐藏行”，为了检查它是否格式良好，最简单的方法似乎就是重新塑造它：

# First check, returns true if all elements are either 0 or 1
np.in1d(arr, [0,1]).all()
# Second check, provided the above was True, returns True if
# each "hidden row" has exactly one 1 and other 0.
(arr.reshape(6,6,6).sum(axis=2) == 1).all()

这两个检查都会为您的

arr

返回“True”

现在，我的理解是，对于36个元素的每一个“大”行，需要一个标量积和“表”向量，除非“大”行有一个格式不正确的“隐藏的小”行。在这种情况下，我会这样做：

# The following computes the result, not checking for integrity
results = arr.dot(table)
# Now remove the results that are not well formed.
# First, compute "large" rows where at least one "small" subrow
# fails the condition.
mask = (arr.reshape(6,6,6).sum(axis=2) != 1).any(axis=1)
# And set the corresponding answer to 0
results[mask] = 0

但是，对数据运行此代码会返回答案

数组（[38,31,24,24,32,20]）

---

这不是你提到的；我是否误解了您的要求，或者示例基于不同的数据？

您所说的“检查此项”是什么意思？您需要测试给定的数组是否是这种形式的，还是需要创建这样的数组？请提供您尝试的步骤和结果使用

。重塑（-1，6，6）

，然后您可以沿

轴

1求和，将结果与

1

进行比较，并使用

np。结果布尔数组上的所有

。添加的澄清@srjI无法准确理解您想要的内容。对于上半部分，我认为“np.all（arr[：，6]==1）和np.all（arr[：，：6]==0）和np.all（arr[：，7:]）”应该有效。我几乎可以肯定有更好的方法：）。