Преобразование матрицы в Python

Question

Имеется матрица вида:

                  [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
                  0, 0, 1, 1, 1, 0, 0
                  0, 1, 1, 1, 1, 1, 0
                  0, 1, 1, 1, 1, 1, 0
                  0, 0, 1, 1, 1, 0, 0
                  0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

Необходимо создать массив данных несущих в себе информацию о значениях отличных от 0 и их координатах в исходном массиве. Примерно [ x, y, 1] и т.д.

    import pandas as pd
    def row(s):
      return s[0] != '0'

    file = 'samp.xlsx'
    xl = pd.ExcelFile(file)
    print(xl.sheet_names)
    df1 = xl.parse('Лист1')
    print (df1)
    df2 = filter(row, df1)   
    print (df2)

В меру понимания пробовал фильтрацию, но не выводится матрица df2

Answer 1

Самый просто способ:

matrix =   [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
            [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
            [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
            [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
            [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
            [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

arr = []

for x in range(len(matrix)):
    for y in range(len(matrix[x])):
        if matrix[x][y] != 0:
            arr.append([x, y, matrix[x][y]])

for i in arr:
    print(' '.join(list(map(str, i))))

Если обязателен numpy, то я тут не помощник...

Answer 2

Ну, вероятно, можно так:

import numpy as np
a = [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
     [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
     [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
     [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

arr = np.array(a)
coords = np.argwhere(arr!=0)

res = list(zip(coords[:,0], coords[:,1], arr[coords[:,0], coords[:,1]]))

res:

[(1, 2, 1), (1, 3, 1), (1, 4, 1), (2, 1, 1), (2, 2, 1), (2, 3, 1), (2, 4, 1), (2, 5, 1), (3, 1, 1), (3, 2, 1), (3, 3, 1), (3, 4, 1), (3, 5, 1), (4, 2, 1), (4, 3, 1), (4, 4, 1)]

Answer 3

Без numpy

Перебираем строки, в строках перебираем элементы. Если элемент не нулевой выдаём адрес и значение. На верхнем уровне собираем всё в список:

def nonzeros(a):
    for i, r in enumerate(a):
        for j, v in enumerate(r):
            if v != 0:
                yield i, j, v


a = [
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
    [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
    [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
    [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
]
b = list(nonzeros(a))
print(b)

$ python convert.py
[(1, 2, 1), (1, 3, 1), (1, 4, 1), (2, 1, 1), (2, 2, 1), (2, 3, 1),
(2, 4, 1), (2, 5, 1), (3, 1, 1), (3, 2, 1), (3, 3, 1), (3, 4, 1),
(3, 5, 1), (4, 2, 1), (4, 3, 1), (4, 4, 1)]

С numpy

b = np.nonzero(a) возвращает списки ненулевых координат: отдельно список индексов строк, отдельно список индексов столбцов.

c = a[b] возвращает все значения адресованные b.

b + (c, ) собирает индексы и значения вместе.

np.column_stack превращает список массивов в единый двумерный массив. Это аналог zip.

import numpy as np


a = np.array([
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
    [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
    [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
    [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
])

# b = (
#     array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4]),
#     array([2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 2, 3, 4])
# )
b = np.nonzero(a)

# c = [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
c = a[b]

# d = [[1 2 1] [1 3 1] ... [4 4 1]]
# or use d = list(zip(*b, c))
d = np.column_stack(b + (c, ))
print(d)

$ python convert.py
[[1 2 1]
 [1 3 1]
 [1 4 1]
 [2 1 1]
 [2 2 1]
 [2 3 1]
 [2 4 1]
 [2 5 1]
 [3 1 1]
 [3 2 1]
 [3 3 1]
 [3 4 1]
 [3 5 1]
 [4 2 1]
 [4 3 1]
 [4 4 1]]

БЛОГ НА HUSL

Преобразование матрицы в Python

Ответы (3 шт):

Без numpy

С numpy