在NumPy数组中计算不同列的值

Question

我有一个二维数组，其中第一列填充了一些值，其他列为零。我希望能够使用numpy实现与MS Excel相同的操作，即根据第一列进行计算，并将计算结果填充到其他列中。以下是一个最小化工作示例：

import numpy as np

a = np.zeros(20, dtype=np.int8).reshape(4,5)

b = [1, 2, 3, 4]

b = np.array(b)

a[:, 0] = b

# don't change the first column
for column in a[:, 1:]:
    a[:, column] = column[0]+1

预期输出：

array([[1, 2, 3, 4, 5],
       [2, 3, 4, 5, 6],
       [3, 4, 5, 6, 7],
       [4, 5, 6, 7, 8]], dtype=int8)

生成的输出内容：

array([[1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0]], dtype=int8)

任何帮助将不胜感激。

- Maxwell's Daemon

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打印迭代中的column1的值。它是列的值还是索引？ - hpaulj

Answer 1

循环速度较慢，生成所需的数组无需循环即可完成：

>>> a = np.ones(20, dtype=np.int8).reshape(4,5)
>>> a[:, 0] = b
>>> a
array([[1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 1, 1, 1, 1],
       [3, 1, 1, 1, 1],
       [4, 1, 1, 1, 1]], dtype=int8)
>>> np.cumsum(a, axis=1)
array([[1, 2, 3, 4, 5],
       [2, 3, 4, 5, 6],
       [3, 4, 5, 6, 7],
       [4, 5, 6, 7, 8]])

出了什么问题

让我们从这个数组开始，就像问题描述中一样：

>>> a
array([[1, 0, 0, 0, 0],
       [2, 0, 0, 0, 0],
       [3, 0, 0, 0, 0],
       [4, 0, 0, 0, 0]], dtype=int8)

现在，使用问题中的代码，让我们循环并看看column实际上是什么：

>>> for column in a[:, 1:]:
...   print(column)
... 
[0 0 0 0]
[0 0 0 0]
[0 0 0 0]
[0 0 0 0]

如您所见，column并不是列的索引，而是列中的实际值。因此，以下代码并不能达到您期望的效果：

a[:, column] = column[0]+1

另一种方法

如果我们想要循环（以便我们可以做更复杂的事情），这里是生成所需数组的另一种方法：

>>> b = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> np.column_stack([b+i for i in range(5)])
array([[1, 2, 3, 4, 5],
       [2, 3, 4, 5, 6],
       [3, 4, 5, 6, 7],
       [4, 5, 6, 7, 8]])

- John1024

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虽然开始不错，但是如果a是零的话，np.cumsum方法就不起作用了。 - Mazdak

@Kasramvd 不错的评论，但请注意，这就是为什么我在使用cumsum时创建了一个包含1的a。 - John1024

@John1024 谢谢你的解释。但是如果我想进行更复杂的计算，而不仅仅是求和1呢？ - Maxwell's Daemon

也许这不是楼主想要的。此外，解决这个问题也很有趣 :). - Mazdak

@david_doji 我刚刚在答案中添加了另一种方法，可以扩展以执行比求和更复杂的操作。 - John1024

@John1024 再次感谢！这正是我在寻找的东西！ - Maxwell's Daemon

Answer 2

您对column的使用有点模糊：在for column in a[:, 1:]中，它被视为列，在循环体中，它被视为列的索引。您可以尝试使用以下代码代替：

for column in range(1, a.shape[1]):
    a[:, column] = a[:, column-1]+1

a
#array([[1, 2, 3, 4, 5],
#       [2, 3, 4, 5, 6],
#       [3, 4, 5, 6, 7],
#       [4, 5, 6, 7, 8]], dtype=int8)

- Psidom