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HJA24
Asked: 2025-04-07 03:36:37 +0800 CST

Aplicar máscara 1D em matriz 3D numpy

  • 772

Tenho o seguinte 3d- numpy.ndarray:

import numpy as np
X = np.array([
    [[0.0, 0.4, 0.6, 0.0, 0.0],
     [0.6, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
     [0.4, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
     [0.0, 0.6, 0.0, 1.0, 0.0],
     [0.0, 0.0, 0.4, 0.0, 1.0]],
    [[0.1, 0.5, 0.4, 0.0, 0.0],
     [0.6, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
     [0.2, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
     [0.1, 0.6, 0.0, 1.0, 0.0],
     [0.0, 0.0, 0.4, 0.0, 1.0]]
])

Quero uma nova matriz onde todas as linhas e colunas sejam descartadas onde a diagonal seja igual a 1.

idx = np.diag(X[0]) == 1          # for my implementation it is sufficient to look at X[0]

É importante ressaltar que X.shape[1] == X.shape[2], por isso, procuro usar a máscara da seguinte forma

Y = X[:, ~idx, ~idx]

O resultado acima retorna algo diferente da minha saída desejada:

 [[0.0, 0.4, 0.6],
  [0.6, 0.0, 0.0],
  [0.4, 0.0, 0.0]],
 [[0.1, 0.5, 0.4],
  [0.6, 0.0, 0.0],
  [0.2, 0.0, 0.0]]

Por favor, aconselhe

python

1 respostas

  1. Best Answer

    Provavelmente você pode tentar

    X[:, ~idx,:][:,:, ~idx]

    ounp.ix_

    X[:, *np.ix_(~idx, ~idx)]

    o que dá

    array([[[0. , 0.4, 0.6],
        [0.6, 0. , 0. ],
        [0.4, 0. , 0. ]],

       [[0.1, 0.5, 0.4],
        [0.6, 0. , 0. ],
        [0.2, 0. , 0. ]]])
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