python:如何根据2dim内容将2dim矩阵转换为1dim

Question

我有一个2dim的numpy数组，里面的内容就像是(-1,0,1)和(0,1,2,3,4)的组合格式

现在我想将不同的组合分配到一个1dim矩阵中。例如，[-1,0] transfer to 1 [-1,1] transfer to 2，最终结果将是1-15个1-dim矩阵。

由于我的数据量很大，效率低的for循环是不合适的。所以我想用np.where来实现这个功能。

假设二维数据表示为a，形状为(100,2)

import itertools
import numpy as np

dic =  set(itertools.product([-1, 0, 1], [0, 1, 2, 3, 4]))

for key,value in enumerate():
    a[np.where(a==[-1,0])[0]]=key

但是where的输出将在一次判别中匹配两次，并且赋值将覆盖前端数据。结果仍然是带有封面数据的(100,0)。

那么我怎样才能实现我的想法呢？我的意思是计算速度很快，计算量很小。或者有其他方法来解决这个问题？

谢谢

Answer 1

我现在已经解决了这个问题。

import itertools
dic = (set(itertools.product([-1, 0, 1], [0, 1, 2, 3, 4])))
for key,values in enumerate(dic):
    address = np.where(a==values)[0]
    a[np.delete(address,np.unique(address,return_index=True)[1])]=key
one_dim_result = a[:,0]

如果有更好的方法，请分享给我。谢谢