Implementing np.subtract.outer for index of array([[array .... structure in python -


मेरे पास सूचकांक का निम्न सेट है;

  ind = array ([[array ( [[1, 2, 3, 6]), [सरणी ([2, 3, 7] [0, 1, 4]), [सरणी ([0, 1, 2, 5]), ), [सरणी ([2, 5, 6, 7, 10]), [सरणी ([0, 4, 5, 8])], [सरणी ([1, 4, 5, 6, 9])], [सरणी ([2, 5, 6, 7, 10]) ], [सरणी ([5, 8, 9, 10, 13]), [सरणी ([3, 6, 7, 11])], [सरणी ([4, 8, 9, 12])], [ सरणी ([6, 9, 10, 11, 14])], [सरणी ([7, 10, 11, 15]), [सरणी ([8, 12, 13])], [सरणी ([9, 12, 13, 14]), [सरणी ([10, 13, 14, 15]), [सरणी ([11, 14, 15])]])   

X , जो नीचे दिखाया गया है

  एक्स = सरणी ([[0., 0.], [0.33333333, 0.], [0.66666667, 0.], [0, 0, 03333333], [0.33333333, 0.33333333], [0.66666667, 0.33333333], [1.33333333], [0., 0.66666667], [0.33333333, 0.66666667], [0.66666667, 0.66666667], [1., 0.66666667], [0., 1], [0.33333333, 1.], [0.66666667, 1.], [1., 1.]])   < P>  forloop  टी का उपयोग किए बिना एक कारगर तरीका है ओ निम्नलिखित मैट्रिक्स प्राप्त करें;  
  ए = [एक्स [0,0] -एक्स [0,0] एक्स [0,0] -एक्स [1,0] एक्स [0,0] -एक्स [4, 0] एक्स [1,0] -एक्स [0,0] एक्स [1,0] -एक्स [1,0] एक्स [1,0] -एक्स [2,0] एक्स [1,0] -एक्स [ 5,0] एक्स [2,0] -एक्स [1,0] एक्स [2,0] -एक्स [2,0] एक्स [2,0] -एक्स [3,0] एक्स [2,0] - एक्स [6,0] ... ... ... एक्स [15,0] -एक्स [11,0] एक्स [15,0] -एक्स [14,0] एक्स [15,0] -एक्स [ 15,0]]   

मैंने पहले ही np.subtract.outer और np.subtract की कोशिश की है। इंडस्ट्रीज़ संरचना के साथ काम करना बहुत मुश्किल है (बस का उपयोग करके X [ind, 0] कहते हैं)। मैं इंडस्ट्रीज़ संरचना को बदलना पसंद नहीं करता मैट्रिक्स को प्राप्त करने के लिए forloop का उपयोग किए बिना क्लीवर मार्ग की तलाश कर रहा है।

यदि आप इंडेक्स की सरणी को बदलते हैं जैसे:

/ P>

  ind = ind.flatten ()   

आप जो चाहते हैं वह प्राप्त कर सकते हैं:

  a = X [: , 0] ans = [एनपी.ओन्स (लेन (आई)) * एक [0] -ए [i] I के लिए में]   

इंडस्ट्रीज़ की अपनी मूल परिभाषा के साथ आपको इसके बजाय i [0] का उपयोग करना चाहिए।


संपादित करें: इसमें सुधार किया जा सकता है (जैसा कि @जैम द्वारा सुझाया गया है): < पूर्व> ans = [एक [0] - एक [i] के लिए I में]

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