仅考虑非零值的 numpy 数组之间的成对汉明距离

Question

我想计算二维 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。如果其中一项为零，则我们不将其包括在计算中。

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)

Answer 1

我觉得应该有一个更简单的方法（就速度而言应该没问题，因为一切都是基于数组的，可读性有点困难）。但这是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)

您首先使用 itertools' permutations 作为索引创建所有可能的行组合，然后对于每对行，计算逻辑中的非零值和 它们的减法和它们的非零值:

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.]]

Answer 2

如果您的数组只有零和一，那么您有以下属性：r1 * r2 将在缺少的位置包含 0，在元素不同的位置包含 -1，在元素不同的位置包含 +1相同的。因此，您希望将所有可能的组合相乘，并计算每行中小于零的条目数。

您拍下带播商品：

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

如果您需要对不总是 -1 和 +1 的值进行概括，您可以使用类似的技巧来显式检查相等性。对于两个项目 a、b，当且仅当两个数量都不为零且不同时，数量 a * b * (a - b) 将为非零：

A1 = A[:, None, :]
A2 = A[None, :, :]
B = np.count_nonzero(A1 * A2 * (A1 - A2), axis=-1)

如果你想明确地写出条件，你可以这样做

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

仅考虑非零值的 numpy 数组之间的成对汉明距离

pairwise hamming distance between numpy arrays considering non-zero values only

python

numpy

hamming-distance

python-3.x