如何将矩阵中的符号值提取到新矩阵中答案

【问题标题】：How can I extract the sign values from a matrix into a new matrix如何将矩阵中的符号值提取到新矩阵中
【发布时间】：2019-02-02 05:47:44
【问题描述】：

我有一个矩阵：

>    A[-1 0 1 0.5] 
>    [-0.2 0.8 1 -1] 
>     [0.4 0.8 1 -0.1] 
>     [-0.6 0.4 -1 1]

我想从中提取一个子矩阵..所以我想要程序做的是制作一个矩阵来保存符号......就像这样：

B[-1 +1 +1 +1]
[-1 +1 +1 -1]
[+1 +1 +1 -1]
[-1 +1 -1 +1]

和一个包含元素值的矩阵 C

    C[1 0 1 0.5] 
    [0.2 0.8 1 1] 
     [0.4 0.8 1 0.1] 
     [0.6 0.4 1 1]

所以当B和C相乘时，它们组成矩阵A。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

将 A 变成 numpy 数组并使用 numpy.sign 函数。这更容易，因为 numpy 会为您执行循环。

import numpy
A=numpy.array([[-1,0,1,0.5],[-0.2 0.8 -1, 1],...])
B=numpy.sign(A)
C=A*B

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 numpy 的 sign 和 abs 函数，如下所示

import numpy as np
A=np.array([[-1,0,1,0.5],[-0.2,0.8,1,-1], [0.4,0.8,1,-0.1], [-0.6,0.4,-1,1]])
B=np.sign(A)
C=np.abs(A)
print(B*C == A)

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用 numpy 中的 absolute 和 sign 方法。

import numpy as np

a = np.array([[-1, 0, 1, 0.5], [-0.2, 0.8, 1, -1], [0.4, 0.8, 1, -0.1], [-0.6, 0.4, -1, 1]])
b = np.sign(a)
c = np.absolute(a)

所以 b 是：

array([[-1.,  0.,  1.,  1.],
       [-1.,  1.,  1., -1.],
       [ 1.,  1.,  1., -1.],
       [-1.,  1., -1.,  1.]])

而 c 是：

array([[1. , 0. , 1. , 0.5],
       [0.2, 0.8, 1. , 1. ],
       [0.4, 0.8, 1. , 0.1],
       [0.6, 0.4, 1. , 1. ]])

这里唯一的区别是元素 0 的符号被认为是 0 而不是你想要的 +1。
编辑：
正如一个有用的评论中提到的，要获得矩阵 b 的输出，如您所愿（0 的符号为 +1），您可以这样做：

b = -2 * np.signbit(a) + 1

【讨论】：