Python numpy прокручивается с дополнением

Question

Python numpy прокручивается с дополнением

Я хотел бы прокрутить 2D numpy в Python, за исключением того, что я хотел бы, заполняют концы нулями, а не прокручивают данные как будто его периодическое.

А именно, следующий код

import numpy as np

x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

np.roll(x, 1, axis=1)

возвраты

array([[3, 1, 2],[6, 4, 5]])

но то, что я предпочел бы,

array([[0, 1, 2], [0, 4, 5]])

Я мог сделать это с несколькими неловкой ретушью, но я надеюсь, что существует способ сделать это с быстрыми встроенными командами.

Спасибо

34

python arrays numpy

задан Zachi Shtain 27 December 2015 в 17:48

2 ответа

Другие вопросы по тегам:

python arrays numpy

Похожие вопросы:

score 14 · Answer 1

Я не думаю, что вы найдете более простой встроенный способ сделать это. Исправление кажется мне довольно простым:

y = np.roll(x,1,axis=1)
y[:,0] = 0

Если вы хотите, чтобы это было более прямым, то, возможно, вы могли бы скопировать функцию прокрутки в новую функцию и изменить ее, чтобы она делала то, что вы хотите. Функция roll () находится в файле site-packages \ core \ numeric.py .

score 5 · Answer 2

Я только что написал следующее. Его можно было бы более оптимизировать, избегая zeros_like и просто вычисляя форму для нулей напрямую.

import numpy as np
def roll_zeropad(a, shift, axis=None):
    """
    Roll array elements along a given axis.

    Elements off the end of the array are treated as zeros.

    Parameters
    ----------
    a : array_like
        Input array.
    shift : int
        The number of places by which elements are shifted.
    axis : int, optional
        The axis along which elements are shifted.  By default, the array
        is flattened before shifting, after which the original
        shape is restored.

    Returns
    -------
    res : ndarray
        Output array, with the same shape as `a`.

    See Also
    --------
    roll     : Elements that roll off one end come back on the other.
    rollaxis : Roll the specified axis backwards, until it lies in a
               given position.

    Examples
    --------
    >>> x = np.arange(10)
    >>> roll_zeropad(x, 2)
    array([0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
    >>> roll_zeropad(x, -2)
    array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 0])

    >>> x2 = np.reshape(x, (2,5))
    >>> x2
    array([[0, 1, 2, 3, 4],
           [5, 6, 7, 8, 9]])
    >>> roll_zeropad(x2, 1)
    array([[0, 0, 1, 2, 3],
           [4, 5, 6, 7, 8]])
    >>> roll_zeropad(x2, -2)
    array([[2, 3, 4, 5, 6],
           [7, 8, 9, 0, 0]])
    >>> roll_zeropad(x2, 1, axis=0)
    array([[0, 0, 0, 0, 0],
           [0, 1, 2, 3, 4]])
    >>> roll_zeropad(x2, -1, axis=0)
    array([[5, 6, 7, 8, 9],
           [0, 0, 0, 0, 0]])
    >>> roll_zeropad(x2, 1, axis=1)
    array([[0, 0, 1, 2, 3],
           [0, 5, 6, 7, 8]])
    >>> roll_zeropad(x2, -2, axis=1)
    array([[2, 3, 4, 0, 0],
           [7, 8, 9, 0, 0]])

    >>> roll_zeropad(x2, 50)
    array([[0, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0, 0]])
    >>> roll_zeropad(x2, -50)
    array([[0, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0, 0]])
    >>> roll_zeropad(x2, 0)
    array([[0, 1, 2, 3, 4],
           [5, 6, 7, 8, 9]])

    """
    a = np.asanyarray(a)
    if shift == 0: return a
    if axis is None:
        n = a.size
        reshape = True
    else:
        n = a.shape[axis]
        reshape = False
    if np.abs(shift) > n:
        res = np.zeros_like(a)
    elif shift < 0:
        shift += n
        zeros = np.zeros_like(a.take(np.arange(n-shift), axis))
        res = np.concatenate((a.take(np.arange(n-shift,n), axis), zeros), axis)
    else:
        zeros = np.zeros_like(a.take(np.arange(n-shift,n), axis))
        res = np.concatenate((zeros, a.take(np.arange(n-shift), axis)), axis)
    if reshape:
        return res.reshape(a.shape)
    else:
        return res