を正当化するベクトル化された関数

を正当化するnumpyは、ベクトル化された関数を使用してアレイを正当化するための効率的な方法を提供し、従来のPythonループと比較した改善されたパフォーマンスとコードのシンプルさを提供します。その形状を維持しながら左、右、上、または下に。 def justify（a、nivalid_val = 0、axis = 1、side = 'left'）： Invalid_valがnp.nanの場合： mask = 〜np.isnan（a） それ以外： 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） axis == 1の場合： out [justified_mask] = a [マスク] それ以外： out.t [justified_mask.t] = a.t [mask.t]

を返すこの関数は、指定された軸と側面に沿って2D配列を正当化します（左、右、上、下）。マスクを使用してゼロ以外の要素を識別し、ソートを使用して並べ替え、マスクを上向きまたは左に正当化する場合はマスクをひっくり返し、最終的に正当な値を元の配列を上書きすることで機能します。 [3,0,4,0]、 [5,0,6,0]、 [0,7,0,8]]） ＃左をカバーします coved_left = justify（a、axis = 1、side = 'left'） print（ "元の配列："） 印刷（a） print（ "\ ncovered left："） print（coved_left）

output：

original array： [[1 0 2 0] [3 0 4 0] [5 0 6 0] [0 7 0 8]] 屋根付き左： [[1 2 0 0] [3 4 0 0] [5 6 0 0] [7 8 0 0]]

n-dimensionalアレイを正当化するための汎用n次元配列

import numpy as np

def justify(a, invalid_val=0, axis=1, side='left'):    
    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

この関数を返すことは、任意の軸に沿ってn次元配列を正当化し、配列の「フロント」または「終了」のいずれかを正当化することにより、より複雑なシナリオをサポートします。