Wie kann man Matrixzeilen mit der erweiterten Numpy-Indizierung effizient rollen?

Effizientes Matrixzeilenrollen mit Numpy Advanced Indexing

Problemstellung:

Gegeben sei eine Matrix und ein Array von Rollwerten Die Aufgabe besteht darin, jede Zeile der Matrix unabhängig entsprechend den entsprechenden Rollwerten zu würfeln. Zum Beispiel:

A = np.array([[4, 0, 0],
              [1, 2, 3],
              [0, 0, 5]])

r = np.array([2, 0, -1])

expected_result = np.array([np.roll(row, x) for row,x in zip(A, r)])

# [[0 0 4]
#  [1 2 3]
#  [0 5 0]]

Lösung mit Numpy Advanced Indexing:

Ein effizienter Ansatz zum unabhängigen Rollieren von Matrixzeilen besteht darin, die erweiterten Indizierungsfunktionen von Numpy zu nutzen:

<code class="python">import numpy as np

rows, column_indices = np.ogrid[:A.shape[0], :A.shape[1]]

# Ensure negative shift to keep column_indices valid
r[r < 0] += A.shape[1]
column_indices = column_indices - r[:, np.newaxis]

result = A[rows, column_indices]</code>

Erklärung:

• Erstellen Sie mit np.ogrid ein Raster aus Indizes, das die Zeilen und Spalten der Matrix darstellt.
• Passen Sie die Rolle an Werte, um eine negative Verschiebung sicherzustellen, was zu gültigen Spaltenindizes führt.
• Subtrahieren Sie die Rollwerte vom Spaltenindexraster und übertragen Sie die Rollwerte entlang der Zeilen.
• Verwenden Sie die erweiterte Indizierung, um die Rollwerte abzurufen Elemente aus der ursprünglichen Matrix A.

Dieser Ansatz ermöglicht ein effizientes und präzises Rollen von Zeilen, umgeht explizite for-Schleifen und nutzt die leistungsstarken vektorisierten Operationen von Numpy. Ob dies die schnellste Methode ist, hängt von den Array-Abmessungen und der spezifischen Systemkonfiguration ab.

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