python - 如何在numpy/scipy中按行计算矩阵？

我需要像三元运算符，但在矩阵中的一行上。

我有ai / bi / ci，ad，bd，cd元素，并且需要计算aj / bj / cj：

 ai   bi   ci |  ad   bd   cd |  aj   bj   cj
--------------+---------------+--------------
1.1  1.2  1.3 | 0.1  0.6  0.3 | 1.1  2.4  1.3
                     ^^^             ^^^
1.5  1.6  1.7 | 0.6  0.7  0.8 | 1.5  1.6  3.1
                          ^^^             ^^^

逻辑是这样的：

aj = ai if ad < max(ad, bd, cd) else bi + ci

如果ai在*i中最大，则aj = bi + ci。 bj和cj相同，它们被其他两个元素的总和替换。

我可以用pandas编写一个三元运算符，但是希望有一种方法可以用numpy表示。

最佳答案

使用np.where和array slicing：

A = np.array([[1.1, 1.2, 1.3, 0.1, 0.6, 0.3],
              [1.5, 1.6, 1.7, 0.6, 0.7, 0.8]])

n = A.shape[1] // 2

res = np.where(A[:, n:] < A[:, n:].max(1)[:, None],
               A[:, :n],
               A[:, :n].sum(1)[:, None] - A[:, :n])

print(res)

array([[1.1, 2.4, 1.3],
       [1.5, 1.6, 3.1]])

关于python - 如何在numpy/scipy中按行计算矩阵？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/53788948/