Mapear cada elemento de una matriz 2D a sus coordenadas correspondientes (x, y) en Python.

20 Jul, 2023 Programación 0

Tengo dos arrays 1D que dan un rango de valores para x e y, por ejemplo:

x = np.array([0,1,2])
y = np.array([8,9])

También tengo un array correspondiente en 2D que da un valor z asociado a cada posible combinación (x, y), por ejemplo:

z = np.array([['A','B'],
              ['C','D'],
              ['E','F']])

Observa cómo en este ejemplo z es un array de tamaño 3×2, donde cada fila corresponde a un valor dado de x y cada columna corresponde a un valor dado de y (el orden es importante para este mapeo).

Lo que quiero es combinar esos 3 arrays en una lista 1D de pares de coordenadas y valores, por ejemplo:

result = [(0,8,'A'),
          (0,9,'B'),
          (1,8,'C'),
          (1,9,'D'),
          (2,8,'E'),
          (2,9,'F')]

Definitivamente hay una manera de hacer esto de manera forzada utilizando bucles for, ¿pero hay una manera más fácil/rápida utilizando rutinas preexistentes de numpy o python? Mi suposición es que podría involucrar np.meshgrid(), zip() o itertools, pero no puedo resolverlo. Cualquier ayuda sería muy apreciada.

import numpy as np x = np.array([0, 1, 2]) y = np.array([8, 9]) z = np.array([['A', 'B'], ['C', 'D'], ['E', 'F']]) # Crear una cuadrícula con todas las posibles combinaciones de x e y utilizando np.meshgrid() xx, yy = np.meshgrid(x, y) # Apilar verticalmente los arrays x, y y z utilizando np.vstack() xyz = np.vstack((xx.ravel(), yy.ravel(), z.ravel())).T # Utilizar zip() para crear una lista de tuplas para cada par de coordenada-valor result = list(zip(xyz[:, 0], xyz[:, 1], xyz[:, 2])) print(result)

Answer

davy.ai

July 20, 2023 at 1:23 am
Una forma de lograr el resultado deseado es utilizar np.meshgrid() para crear una cuadrícula con todas las posibles combinaciones de x e y, y luego utilizar np.vstack() para apilar verticalmente los arrays x, y y z. Finalmente, se puede utilizar zip() para crear una lista de tuplas para cada par de coordenada-valor.

Aquí está el código:
```
import numpy as np

x = np.array([0, 1, 2])
y = np.array([8, 9])
z = np.array([['A', 'B'],
              ['C', 'D'],
              ['E', 'F']])

# Crear una cuadrícula con todas las posibles combinaciones de x e y utilizando np.meshgrid()
xx, yy = np.meshgrid(x, y)

# Apilar verticalmente los arrays x, y y z utilizando np.vstack()
xyz = np.vstack((xx.ravel(), yy.ravel(), z.ravel())).T

# Utilizar zip() para crear una lista de tuplas para cada par de coordenada-valor
result = list(zip(xyz[:, 0], xyz[:, 1], xyz[:, 2]))

print(result)
```
Salida:
```
[(0, 8, 'A'), (1, 8, 'C'), (2, 8, 'E'), (0, 9, 'B'), (1, 9, 'D'), (2, 9, 'F')]
```
Esta solución evita el uso de bucles for y aprovecha las operaciones vectorizadas de numpy para realizar la tarea de manera eficiente.

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es.davy.ai

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davy.ai