查找数组中某些元素的所有组合

Question

我有一个多维 numpy 数组和一个对象列表，numpy 数组的一些值是 None

找到所有可能的组合以使用列表中的对象填充 None 值的最佳方法是什么？

例如，如果我的数组是

arr = [

    [1, None, 3],

    [9, 4, None],

]    

名单是

ls = [9, 8]

我想找到这些

arr = [

    [1, 9, 3],

    [9, 4, 8],

]  

arr = [

    [1, 8, 3],

    [9, 4, 9],

]

Answer 1

一种方法是使用掩码用 中的值填充数组的无效条目，ls次数与 的排列相同ls。但是，通过将这些排列的长度设置为 中无效条目的数量，可以使这更加健壮arr。那样我们也说明了这个情况len(ls) > (x == None).sum()。可以使用itertools.permutations以下方法获得排列：def fill_combs(x, fill, replace=None):    from itertools import permutations    m = x == replace    for i in permutations(fill, int(m.sum())):        x_ = x.copy()        x_[m] = np.array(i)        yield x_.astype(int)示例运行：arr = np.array([    [1, None, 3],    [9, 4, None],])ls = [9, 8]list(fill_with_permut(arr, ls))输出：[array([[1, 9, 3],        [9, 4, 8]]),  array([[1, 8, 3],        [9, 4, 9]])]或者更大的ls：ls = [3,5,2]list(fill_with_permut(arr, ls))[array([[1, 3, 3],        [9, 4, 5]]),  array([[1, 3, 3],        [9, 4, 2]]),  array([[1, 5, 3],        [9, 4, 3]]),  array([[1, 5, 3],        [9, 4, 2]]),  array([[1, 2, 3],        [9, 4, 3]]), array([[1, 2, 3],        [9, 4, 5]])]

Answer 2

def update(arr, items):    count = 0    for i, x in enumerate(arr):        if None in x:            arr[i][x.index(None)] = items[count]            count += 1    return arrimport itertoolsls = [9, 8]ls_ = list(itertools.permutations(ls))for items in ls_:    arr = [[1, None, 3],           [9, 4, None]]    print (update(arr,items))输出：[[1, 9, 3], [9, 4, 8]][[1, 8, 3], [9, 4, 9]]例子： ls = [9, 8, 15]输出：[[1, 9, 3], [9, 4, 8]][[1, 9, 3], [9, 4, 15]][[1, 8, 3], [9, 4, 9]][[1, 8, 3], [9, 4, 15]][[1, 15, 3], [9, 4, 9]][[1, 15, 3], [9, 4, 8]]