以下是一个示例代码,可以实现按行名字合并向量:
import numpy as np
def merge_vectors_by_row_name(vectors, names):
unique_names = np.unique(names) # 获取唯一的行名字
merged_vectors = []
for name in unique_names:
rows = np.where(names == name) # 获取与当前行名字相同的行的索引
merged_vector = np.sum(vectors[rows], axis=0) # 将相同行名字的向量合并
merged_vectors.append(merged_vector)
return np.array(merged_vectors)
# 示例数据
vectors = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
[10, 11, 12]])
names = np.array(['A', 'B', 'A', 'B'])
# 调用函数进行合并
merged = merge_vectors_by_row_name(vectors, names)
print(merged)
输出结果为:
[[ 8 10 12]
[14 16 18]]
在示例中,我们定义了一个merge_vectors_by_row_name
函数,该函数接受两个参数:向量矩阵vectors
和行名字向量names
。首先,我们使用np.unique
函数获取唯一的行名字。然后,对于每个唯一的行名字,我们使用np.where
函数获取与该行名字相同的行的索引,并使用np.sum
函数将这些行的向量按行求和得到合并后的向量。最后,我们将所有合并后的向量放入一个列表中,并使用np.array
函数将其转换为矩阵返回。
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