Можно ли эффективно моделировать несимметричные иерархические древовидные структурированные данные в NumPy? - PullRequest
0 голосов
/ 12 апреля 2020

ndarray может использоваться для представления иерархических древовидных данных, где каждая ось представляет уровень в иерархии. Если дерево не симметрично c, например -

  • A имеет двух детей B и C
  • B имеет двух детей D и E
  • E имеет одного потомка F

результирующий ndarray (Z) будет иметь форму (1, 2, 2, 1), где первые оси представляют верхний уровень (A), вторые оси представляют второй уровень (B и C), et c.

Следовательно -

  • A представлен Z[0]
  • B представлен Z[0, 0]
  • C представлен Z[0, 1]
  • D представлен Z[0, 0, 0]
  • E представлен Z[0, 0, 1]
  • F представляется как Z[0, 0, 1, 0]

Однако этот массив выделяет элементы для несуществующих дочерних элементов Z[0, 1, :, :] и Z[0, 0, 0, :]. Если дерево было очень глубоким и несбалансированным, большинство элементов могли бы представлять этих несуществующих потомков

Есть ли лучший способ для моделирования этих случаев?

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...