У меня есть трехмерный массив numpy = содержащий координаты точек в пространстве.Преобразовав этот массив с помощью матричных операций, я получил 4-мерный массив, так что для каждой строки есть соответствующий 3D-блок в 4D-массиве после преобразования матрицы (включая операцию идентификации).Таким образом, нулевая ось обоих массивов равна.
Теперь мне нужно выяснить, присутствует ли какая-либо строка с индексом [i] или нет в j-й строке, если она присутствует, затем удалите i или j.не имеет значения, если это я или J).Также я =!J, так как у нас есть операция идентификации.В качестве примера, чтобы уточнить:
>>> a # 3d array
array([[[0, 1, 2],
[0, 0, 2]],
[[2, 0, 0],
[0, 0, 2]],
[[0, 2, 1],
[0, 0, 0]]])
>>> b #4d array after applying transformation to 3d array(a)
array([[[[0, 1, 2],
[0, 0, 2]],
[[0, 0, 0],
[2, 1, 1]],
[[0, 2, 1],
[0, 0, 1]]],
[[[2, 0, 0],
[0, 0, 2]],
[[0, 2, 2],
[2, 0, 0]],
[[2, 2, 2],
[1, 0, 2]]],
[[[0, 2, 1],
[0, 0, 0]],
[[2, 0, 0],
[0, 0, 2]],
[[2, 0, 1],
[2, 2, 0]]]])
Теперь, если вы посмотрите внимательно, a такой же, как b [:, 0].Причина в преобразовании идентичности. Поэтому мы, конечно, не хотим сравнивать a [0] с b [0].A [1] = b [2,0], поэтому код должен удалить либо a [1], либо a [2], но не оба.Окончательный результат должен быть:
>>> output
array([[[0, 1, 2],
[0, 0, 2]],
[[2, 0, 0],
[0, 0, 2]]])
ИЛИ,
>>> output
array([[[0, 1, 2],
[0, 0, 2]],
[[0, 2, 1],
[0, 0, 0]]])
Первое решение. Решение.пока у меня есть это,
def giveuniquestructures_fast(marray, symarray, noofF):
""" Removes configurations ith (2d block of marray) which are found in symmarray at jth position such that i != j """
# noofF is the number of points in each configuration(i.e. noofF = len(marray[0])
# The shape of the two arrays is, marray 3D-array(positions, nofF, 3),
# symarray 4D-array(positions, symmetryopration, noofF, 3)
print("Sorting the input arrays:\\n")
symarray = sort4D(symarray) # sorting the symarray(4D-array)
marray = sorter3d_v1(marray) # sorting the marray(3D-array)
print("sorting is complete now comparison is starting: ")
delindex = np.empty(0, dtype=int)
delcheck = False
print("The total number of configurations are", len(marray))
# flattening the array to reduce one dimension
symarray = symarray.reshape(marray.shape[0],-1,3*noofF)
marray = marray.reshape(-1, 3*noofF)
bol = np.ones(symarray.shape[0], dtype=bool)
# boolean array for masking the symarray along 0-axis
for i in range(len(marray)):
print("checking %dth configuration for symmetrical equivalencey \\n" % i)
bol[i] = False
bol1 = marray[i] == symarray[bol]
bol1 = bol1.all(-1)
bol[i] = True # setting it back to true for next run
if bol1.any() :
delindex = np.append(delindex, i)
delcheck = True
if delcheck:
marray = np.delete(marray, delindex, 0)
print("Search for UNique configurations are ending now :\\n")
return marray.reshape(-1, noofF,3) # converting back to input shape
----------- на всякий случай, если вы хотите увидеть функции сортировки ------------
def sorter3d_v1(a):
"""sorts the 1D blocks within 2D blocks of array in order of first column, 2nd column, 3rd column"""
print("Input array is \\n", a)
print("shape of input array is ",a.shape)
ind = np.lexsort((a[:,:,2], a[:,:,1], a[:,:,0]), axis=1) # getting the sorter index
s = np.arange(len(a))[:,np.newaxis] # getting the evenly distributed number array based on length of ind to select the sorted
a = a[s,ind,:]
print("sorted array is \\n")
print(a)
return a
Как вы уже догадались, проблема с этой функцией - эффективность.Если во входном массиве строки равны 1/10 от миллиона, то запуск цикла занимает много времени.Фактическое узкое место заключается в утверждении, использующем функцию np.all (), то есть
bol1 = bol1.all(-1)
. Любая помощь по ее улучшению будет высоко оценена.Надеюсь, это не смущает.
Второе решение Второе решение, которое мне удалось кодировать с векторизацией:
def giveuniquestructures_fast_v1(marray, symarray, noofF):
"""The new implementation of the previous function (uniquestructures_fast) """
# The shape of the two arrays is, marray 3D-array(positions, nofF, 3),
# symarray 4D-array(positions, symmetryopration, noofF, 3)
try:
if (len(marray) != len(symarray)):
raise Exception("The length of the two arrays doesn't match")
except Exception:
raise
print("Sorting the input arrays:\\n")
symarray = sort4D(symarray) # sorting the barray(4D-array)
marray = sorter3d_v1(marray) # sorting the marray(3D-array)
print("sorting is complete now comparison is starting: ")
print("The total number of configurations is", len(marray))
# flattening the array to reduce one dimension
symarray = symarray.reshape(symarray.shape[0], -1, 3 * noofF)
marray = marray.reshape(-1, 3 * noofF)
# Batch operation may give Memory error in case array is big!!!
bol = marray[:,np.newaxis,np.newaxis,:] == symarray # 4d array
maskindices = np.arange(len(bol)) # to falsify the identity matrix operaterated values
bol[maskindices[:,np.newaxis], maskindices[:,np.newaxis]] = False # setting the identity rows value to False
delindices = np.where(bol.all(-1)) # The first and second tuple entries are relevant for next step
# Need to check for swapping indices as possibility of removing both equal arrays may happen
# removing the configurations which are symmetrically equivalent
marray = np.delete(marray, np.unique(delindices,axis=-1)[0], 0)
# reverting the dimensions back to the input array dimensions
marray = marray.reshape(-1, noofF, 3)
print("Search for UNique configurations are ending now :\\n")
return marray
Проблема со вторым солом. Векторизация не помогает, когда массив становится достаточно большим, чтобы вызвать ошибку памяти.Есть идеи? !!