真の場合、ブール値行列のインデックスの行/列にアクセス

Question

私は2つのベクトル（1D配列）または異なるサイズを持っています。私はそれらの各点間の距離（ここでは差）を計算したい、すなわち、長いベクトルlの最初の点と短いベクトルvの各点との差、長いベクトルの2番目の点など

結果を[len(l), len(l)-len(v)+1]アレイ（d）に保存したいとします。そうするために、私はフィルターマトリックスを使用することを考えていました（これは必須ではありません）。

import numpy 
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 
v = [1, 2, 3, 4] 
nc, nr = len(l)-len(v)+1, len(l) # n_col, n_rows 
x = numpy.array([[i-j for j in range(nc)] for i in range(nr)]) 
filter = ((x >= 0) & (x < len(v))) 
d = numpy.zeros((nr, nc)) 

だから私のfilter行列は次のとおりです。

True値は私が期待する非ゼロ値を表し

[[ True False False False False False False] 
[ True True False False False False False] 
[ True True True False False False False] 
[ True True True True False False False] 
[False True True True True False False] 
[False False True True True True False] 
[False False False True True True True] 
[False False False False True True True] 
[False False False False False True True] 
[False False False False False False True]] 

。 dの値をフィルタ（たとえばd[filter] = 2）で変更することはできますが、x番目の点をlといい、y番目の点はvではありません。

注意：私はを呼びたいと思っているインデックスである[0 1 0 2 1 0 3 2 1 0 3 2 1 0 3 2 1 0 3 2 1 0 3 2 1 3 2 3]を返すことに気づきました。しかし、理解されるであろうエラー（TypeError: only integer arrays with one element can be converted to an index）

filterがTrue又は（フィルタ行列を伴うまたは伴わない）別の溶液である行/列のインデックスにアクセスする方法上の任意のヘルプv[x[filter]]返します。

出力は次のようになります。

[[ l[0]-v[0] 0  0   0   0   0   0] 
    [ l[1]-v[1] l[1]-v[0] 0   0   0   0   0] 
    [ l[2]-v[2] l[2]-v[1] l[2]-v[0] 0   0   0   0] 
    [ l[3]-v[3] l[3]-v[2] l[3]-v[1] l[3]-v[0] 0   0   0] 
    [ 0   l[4]-v[2] l[4]-v[2] l[4]-v[1] l[4]-v[0] 0   0] 
    [ 0   0  l[5]-v[3] l[5]-v[2] l[5]-v[1] l[5]-v[0] 0] 
    [ 0   0   0  l[6]-v[3] l[6]-v[2] l[6]-v[1] l[6]-v[0]] 
    [ 0   0   0   0  l[7]-v[3] l[7]-v[2] l[7]-v[1]] 
    [ 0   0   0   0   0  l[8]-v[3] l[8]-v[5]] 
    [ 0   0   0   0   0   0  l[9]-v[3]]] 

Answer 1

アレンの答えに基づいて、私は所望の出力を得ることができました。

[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 1. 2. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 1. 2. 3. 0. 0. 0.] 
[ 0. 1. 2. 3. 4. 0. 0.] 
[ 0. 0. 2. 3. 4. 5. 0.] 
[ 0. 0. 0. 3. 4. 5. 6.] 
[ 0. 0. 0. 0. 4. 5. 6.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0. 5. 6.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 6.]] 

このコードは最適から、残念ながら遠いです：返す

arr = numpy.asarray(l) - numpy.asarray(v)[:,None] 
for i in range(d.shape[1]): 
    d[i:i+len(v),i] = numpy.diagonal(arr[:,i:i+len(v)]) 

。

Answer 2

は、VとLの間のペアワイズ距離すなわち、これはあなたの希望の出力か？

np.asarray(v)[:,None] - np.asarray(l) 
Out[679]: 
array([[ 0, -1, -2, ..., -7, -8, -9], 
     [ 1, 0, -1, ..., -6, -7, -8], 
     [ 2, 1, 0, ..., -5, -6, -7], 
     [ 3, 2, 1, ..., -4, -5, -6]]) 

Answer 3

これは目的の出力と一致しますか？

x*filter 
Out[710]: 
array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], 
     [1, 0, 0, ..., 0, 0, 0], 
     [2, 1, 0, ..., 0, 0, 0], 
     ..., 
     [0, 0, 0, ..., 3, 2, 1], 
     [0, 0, 0, ..., 0, 3, 2], 
     [0, 0, 0, ..., 0, 0, 3]])