Python：对齐NumPy数组

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

请我有点Python陌生，感觉很好，我可以说python很性感，直到我需要移动4x4矩阵的内容，我想在构建游戏的2048游戏演示时使用它，在这里，我有这个功能

def cover_left(matrix):
        new=[[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]]
        for i in range(4):
             count=0
             for j in range(4):
                if mat[i][j]!=0:
                    new[i][count]=mat[i][j]
                    count+=1
        return new

如果你这样调用它，这就是函数的作用

cover_left([
              [1,0,2,0], 
              [3,0,4,0], 
              [5,0,6,0], 
              [0,7,0,8]
          ])

它将覆盖左侧的零并产生

[  [1, 2, 0, 0],
   [3, 4, 0, 0],
   [5, 6, 0, 0],
   [7, 8, 0, 0]]

请让我帮助某人，以numpy达到更快的速度并且需要更少的代码（我在深度优先搜索算法中使用的代码），更重要的是cover_up，cover_down和

`cover_left`.
`cover_up`
    [  [1, 7, 2, 8],
       [3, 0, 4, 0],
       [5, 0, 6, 0],
       [0, 0, 0, 0]]
`cover_down`
    [  [0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 2, 0],
       [3, 0, 4, 0],
       [5, 7, 6, 8]]
`cover_right`
    [  [0, 0, 1, 2],
       [0, 0, 3, 4],
       [0, 0, 5, 6],
       [0, 0, 7, 8]]

回答：

这里有一个量化的方法，通过启发this other post和推广到覆盖non-zeros所有四个方向-

def justify(a, invalid_val=0, axis=1, side='left'):    
    """
    Justifies a 2D array
    Parameters
    ----------
    A : ndarray
        Input array to be justified
    axis : int
        Axis along which justification is to be made
    side : str
        Direction of justification. It could be 'left', 'right', 'up', 'down'
        It should be 'left' or 'right' for axis=1 and 'up' or 'down' for axis=0.
    """
    if invalid_val is np.nan:
        mask = ~np.isnan(a)
    else:
        mask = a!=invalid_val
    justified_mask = np.sort(mask,axis=axis)
    if (side=='up') | (side=='left'):
        justified_mask = np.flip(justified_mask,axis=axis)
    out = np.full(a.shape, invalid_val) 
    if axis==1:
        out[justified_mask] = a[mask]
    else:
        out.T[justified_mask.T] = a.T[mask.T]
    return out

样品运行

In [473]: a # input array
Out[473]: 
array([[1, 0, 2, 0],
       [3, 0, 4, 0],
       [5, 0, 6, 0],
       [6, 7, 0, 8]])
In [474]: justify(a, axis=0, side='up')
Out[474]: 
array([[1, 7, 2, 8],
       [3, 0, 4, 0],
       [5, 0, 6, 0],
       [6, 0, 0, 0]])
In [475]: justify(a, axis=0, side='down')
Out[475]: 
array([[1, 0, 0, 0],
       [3, 0, 2, 0],
       [5, 0, 4, 0],
       [6, 7, 6, 8]])
In [476]: justify(a, axis=1, side='left')
Out[476]: 
array([[1, 2, 0, 0],
       [3, 4, 0, 0],
       [5, 6, 0, 0],
       [6, 7, 8, 0]])
In [477]: justify(a, axis=1, side='right')
Out[477]: 
array([[0, 0, 1, 2],
       [0, 0, 3, 4],
       [0, 0, 5, 6],
       [0, 6, 7, 8]])

以上是 Python：对齐NumPy数组 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/435306.html

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