Numpy 基于行索引沿轴应用

问题描述

尝试基于numpy

应用apply_along_axis内置函数row index position

import numpy as np
sa = np.array(np.arange(4))
sa_changed = (np.repeat(sa.reshape(1,len(sa)),repeats=2,axis=0))
print (sa_changed)

操作：

[[0 1 2 3]
 [0 1 2 3]]

功能：

np.apply_along_axis(lambda x: x+10,sa_changed)

操作：

array([[10,11,12,13],[10,13]])

但是有没有办法基于 row index position 使用这个函数，例如，如果它是一个 even row index 那么 add 10 如果它是一个 odd row index 那么 {{1} }

示例：

add 50

解决方法

直接或使用 apply_along_axis 迭代数组时，子数组没有 .index 属性。因此，我们必须将显式索引值传递给您的函数：

In [248]: def func(i,x):
     ...:    if i//2==0:
     ...:       x = x+10
     ...:    else:
     ...:       x = x+50
     ...:    return x
     ...: 
In [249]: arr = np.arange(10).reshape(5,2)

apply 没有办法添加这个索引，所以我们必须使用显式迭代。

In [250]: np.array([func(i,v) for i,v in enumerate(arr)])
Out[250]: 
array([[10,11],[12,13],[54,55],[56,57],[58,59]])

用%替换//

In [251]: def func(i,x):
     ...:    if i%2==0:
     ...:       x = x+10
     ...:    else:
     ...:       x = x+50
     ...:    return x
     ...: 
In [252]: np.array([func(i,v in enumerate(arr)])
Out[252]: 
array([[10,[52,53],[14,15],[18,19]])

但更好的方法是完全跳过迭代：

制作一个行添加数组：

In [253]: np.where(np.arange(5)%2,10,50)
Out[253]: array([50,50,50])

通过 broadcasting 应用：

In [256]: x+np.where(np.arange(5)%2,10)[:,None]
Out[256]: 
array([[10,19]])

,

这是一种方法

let users=require('./user');
let products=require('./product');

export function getOrders(req,res) {
  return order.findAndCountAll({
    include: [
      {model: users,required: true},// true for INNER JOIN
      {model: products,required: false} // false for LEFT OUTER JOIN
    ],them all
    
  })   
}

偶数行索引

import numpy as np

x = np.array([[0,1,2,3],[0,3]])

y = x.copy() # if you dont wish to modify x

对于奇数行索引

y[::2] = y[::2] + 10 

输出：

y[1::2] = y[1::2] + 50