Python：遍历矩阵以检查向量中的所有值

Question

我有这个向量：possibleGrades=np.array([-3,0,2,4,7,10,12])

我想让计算机告诉我在这个矩阵中哪里有不是来自向量的值：

    [[ 7.   7.   4. ]
 [12.  10.  10. ]
 [-3.   7.   2. ]
 [10.   8.  12. ]
 [ nan  7.   nan]
 [ 7.   7.  10. ]
 [ 4.5  nan  2. ]
 [ 2.  12.   4. ]]

我的想法：

for i in range(matrixGr):
    if (-3) in matrixGr:
        pass
    elif 0 in matrixGr:
        pass
    elif 2 in matrixGr:
        pass
    elif 4 in matrixGr:
        pass
    elif 7 in matrixGr:
        pass
    elif 10 in matrixGr:
        pass
    elif 12 in matrixGr:
        pass
    else:
        print("The data set contains incorrect grades at {location?}!")

但这是不可能的，如何做到这一点超出了我的心理承受能力。

什么是聪明可行的方法？

如果可以说“行 X 包含无效的 8 级（例如）”，那就太好了，所以带有字符串“行 {:s} 的东西有无效的等级 {:s}”和 .format( “聪明的东西”）

有人可以帮忙吗？

Answer 1

你可以试试这个：

import numpy as np

possibleGrades = np.array([-3, 0, 2, 4, 7, 10, 12])

matrixGr = np.array([[7, 7, 4],
                   [12, 10, 10],
                   [-3, 7, 2],
                   [10, 8, 12],
                   [np.nan, 7, np.nan],
                   [7, 7, 10],
                   [4.5, np.nan, 2],
                   [2, 12, 4]])

locations = [(i, j) for i in range(matrixGr.shape[0]) for j in range(matrixGr.shape[1]) if matrixGr[i, j] not in possibleGrades]

locations:
[(3, 1), (4, 0), (4, 2), (6, 0), (6, 1)]

祝你好运！

Answer 2

也许你可以试试这个：

possibleGrades = np.array([-3,0,2,4,7,10,12])
matrix = np.array([
    [ 7. ,  7.,   4. ],
    [12.,  10.  ,10. ],
    [-3.,   7.  , 2. ],
    [10.,   8.  ,12. ],
    [ np.nan,  7.  , np.nan],
    [ 7. ,  7.  ,10. ],
    [ 4.5,  np.nan , 2. ],
    [ 2. , 12.,   4. ]
])
line, col = np.where(np.isin(matrix, possibleGrades, invert=True))
print('locations:')
[print(f'Invalid value {matrix[line[i],col[i]]} at location ({line[i]},{col[i]})') for i in range(line.size)]

你应该得到结果：

locations:
Invalid value 8.0 at location (3,1)
Invalid value nan at location (4,0)
Invalid value nan at location (4,2)
Invalid value 4.5 at location (6,0)
Invalid value nan at location (6,1)

• np.isin：在向量中查找元素，但选项 invert=True 可以反转结果。
• np.where: 查找 True 元素对应的行和列。

Answer 3

这是一个简单的 oneliner，它使用列表推导和 enumerate() 函数返回不在“goodgrades”列表中的索引：

goodgrades = [-3,0,2,4,7,10,12]
testgrades = [10,-3,11]
badgrades = [ind for ind, i in enumerate(testgrades) if i not in goodgrades]

testgrades = [7,10,7] 不返回任何内容，而 [7,-1,7] 返回 [1]。

要将其扩展为成绩列表列表，您可以将其用作函数：

def checkgrades(grades):
    return [ind for ind, i in enumerate(grades) if i not in goodgrades]

现在，您可以循环使用它并逐行打印测试结果：

for row in range(len(grades)):
    badgrades = checkgrades(grades[row])
    if badgrades != []:
        print('Bad grades found in row {} at indices {}'.format(row, badgrades))

Answer 4

这是一个单行函数，它返回一个与matrixGr 大小相同的布尔矩阵，如果成绩在possibleGrades 中则返回 True，否则返回 False：

>>> np.any(np.stack([grade==matrixGr for grade in possibleGrades]),axis=0)
array([[ True,  True,  True],
       [ True,  True,  True],
       [ True,  True,  True],
       [ True, False,  True],
       [False,  True, False],
       [ True,  True,  True],
       [False, False,  True],
       [ True,  True,  True]])

如果你想要相反，只需在其周围添加np.logical_not()：

>>> np.logical_not(np.any(np.stack([e==mat for e in possibleGrades]),axis=0))
array([[False, False, False],
       [False, False, False],
       [False, False, False],
       [False,  True, False],
       [ True, False,  True],
       [False, False, False],
       [ True,  True, False],
       [False, False, False]])

简而言之，它的作用是为possibleGrades 中的每个年级构建一个布尔矩阵，然后汇总所有结果。