数组中的值出现在另一个数组中的索引

Question

我有这个数组：

n=nodes of the graph
a=np.random.choice(n,size=3)
prob=np.zeros((1,n))

如何根据节点的索引将 a 中的节点分配给 prob？我有这个代码：

for k in a:
    m=nodes.index(k)
    b=np.zeros((1,n))
    b[0][m]=1
here the results

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

但对我来说，我想要这个结果

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

任何帮助将不胜感激

Answer 1

您要在每次迭代中重置 b，您需要在 for 循环之前初始化 b，然后然后更新 b，每个结果为 m。还要注意 b 只需要 1 个轴。让我们考虑例如以下节点列表，以及我们将用于查找 nodes:

中的位置的节点数组 a

nodes = [5,12,6,1,3,9,4,8,2,45]
a = np.array([5, 9, 8, 4])

调整你的方法，你会：

b=np.zeros(len(nodes))
for k in a:
    m=nodes.index(k)
    b[m]=1

print(b)
# array([1., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0.])

但是请注意，这具有不必要的 O(len(nodes)*len(a)) 复杂性。更好的方法是构建一个查找 table 映射值到 nodes 中的位置，并分配给 b 为：

d = {v:k for k,v in enumerate(nodes)}

b=np.zeros(len(nodes))
for k in a:
    b[d[k]] = 1

print(b)
#array([1., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0.])

此外，由于您使用的是 numpy，我们可以使用 np.searchsorted 和 np.bincount 来加快上述速度：

nodes = np.array(nodes)
nodes_s = nodes.argsort()
s = np.searchsorted(nodes[nodes_s],a)
b = np.bincount(nodes_s[s], minlength=len(nodes))

print(b)
# array([1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0])

数组中的值出现在另一个数组中的索引

Indices where values in array occur in another array

python

networkx