如何通过唯一键拆分数组？答案

【问题标题】：How to split up an array by unique keys?如何通过唯一键拆分数组？
【发布时间】：2019-04-09 17:04:24
【问题描述】：

我正在使用 min 函数找到数组“value”中的最小值。最低的值为 1，其他为 0。我有几个描述性列变量：药物、大小、强度、形式、时间。我想找到每个唯一键的最小值，而不是整个数组“值”中的最小值。

我已经尝试为每个列变量运行循环。

def min_mask(arr):
    m = np.min(arr)
    return np.vectorize(lambda x: x == m)(arr).astype(int)

if __name__ == '__main__':
    my_arr = np.array(meltDF["value"])
    print(min_mask(my_arr))

【问题讨论】：

那么你的问题到底是什么？你有错误吗？
示例输入和输出以及所需的输出在这里会有所帮助。你的问题有点不清楚。
比较（像对数组的大多数操作一样）是矢量化的，所以函数的最后一行可以是return (x==m).astype(int)

标签： python arrays numpy unique element

【解决方案1】：

这里有很多选项，例如：

1) 预初始化掩码，使用argmin填写相应的地方：

arr = np.random.rand(10, 4)
indices = np.argmin(arr, axis=0)
mask = np.zeros_like(arr, dtype=np.int)
mask[indices, range(len(indices))] = 1

2) 使用apply_along_axis 可能是你喜欢的风格：

def is_minimum(v):
    return v == np.min(v)

mask = np.apply_along_axis(is_minimum, axis=0, arr=arr).astype(np.int)

这些解决方案假定每一列对应一个唯一的键。

【讨论】：

非常感谢。我将使用 apply_along_axis。太有帮助了，祝福
我将如何指定哪些列对应于唯一键？是否在 arr= 选项中？
@SeabassJohn 你看过你的数据框了吗？是否有任何变量（“药物”、“长度”等）重复？如果没有，那就没什么好担心的了。如果有同名的列，我会重命名它们，因为不同变量的名称相同是不好的做法。无论哪种方式，我们都开始在这里讨论一个新问题，而且这个问题本身并不是真正的编程问题。如果此答案（或另一个答案）解决了您的问题中所述的问题，请接受它。如果您有其他问题，请打开一个新问题。

【解决方案2】：

您可以将元素与其按列的分钟数进行比较，然后将大小写为 uint8 以节省一点空间：

>>> import numpy as np                                                                                                                                                                                                                                     
>>> np.random.seed(444)                                                                                                                                                                                                                                 
>>> arr = np.random.rand(10, 4)                                                                                                                                                                                                                         
>>> (arr == arr.min(axis=0)).astype(np.uint8)                                                                                                                                                                                                           
array([[0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1],
       [0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0]], dtype=uint8)

由于 NumPy 的 broadcasting，比较 arr == arr.min(axis=0) 将产生与 arr 相同形状的结果，即使 arr.min(axis=0) 将具有形状 (4,)。

请注意，如果列有重复的最小值，这可能会在单个列中生成多个“1”。

【讨论】：