移动矩阵行以在中间有最大值

Question

这可以通过 for 循环和条件来实现，但是有没有一种快速有效的方法可以使用 Python 和 numpy 来实现，因为我正在处理具有数十万行的矩阵。

例如，我们有一个 3 行的小矩阵

1, 3, 4, 10, 2, 4, 1

2, 4, 10, 1, 1, 1, 2

1, 4, 7, 5, 4, 10, 1

因此，我希望循环移动行，使每行的最大值位于中间

1, 3, 4, 10, 2, 4, 1

2, 2, 4, 10, 1, 1, 1

7, 5, 4, 10, 1, 1, 4

我当时的想法是这样的：

middle = matrix.shape[1]/2
for row in range(0, matrix.shape[0]):
    max_index = np.argmax(matrix[row, :])
    np.roll(matrix[row, :], middle-max_index)

我认为 argmax 可以提取所有行的所有最大值索引。但是如何对每一行应用不同的移位，np.roll 没有提供这样的功能，因为移位必须是一个 int 而不是一个数组。

Answer 1

这将是一种 vectorized 方法，假设 A 作为输入数组 -

# Get shape info and the middle column index
M,N = A.shape 
mid_col_idx = int(N/2)

# Get required shifts for each row
shifts = mid_col_idx - np.argmax(A,axis=1)

# Get offsetted column indices
offsetted_col_idx = np.mod(np.arange(N) - shifts[:,None],N)

# Finally generate correctly ordered linear indices for all elements 
# and set them in A in one-go
Aout = A.ravel()[offsetted_col_idx + N*np.arange(M)[:,None]]

样本运行-

In [74]: A
Out[74]: 
array([[ 1,  3,  4, 10,  2,  4,  1],
       [ 2,  4, 10,  1,  1,  1,  2],
       [ 1,  4,  7,  5,  4, 10,  1]])

In [75]: Aout
Out[75]: 
array([[ 1,  3,  4, 10,  2,  4,  1],
       [ 2,  2,  4, 10,  1,  1,  1],
       [ 7,  5,  4, 10,  1,  1,  4]])

移动矩阵行以在中间有最大值

Shift matrix rows to have maxima in the middle

python

numpy

matrix

vectorization

shift