Appliquer une permutation sur les éléments d'une matrice 2D

Bonjour,
Je cherche à appliquer une permutation de range(N) sur les éléments une matrice 2D (numpy.array) constituée de nombres entiers entre 0 et N-1.

Je fais ceci :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8

# appliquer une permutation def apply_permut(A,perm): B=np.empty_like(A) # A est une matrice 2D d'entiers dans range(N) l,c = A.shape for i in range(l): for j in range(c): B[i,j]=perm[A[i,j]] # perm est une permutation de range(N) return B

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Mais c'est très lent...8O
Y a-t-il plus rapide et plus "python" pour faire ceci ?
Merci de votre aide :) .
Ergatif

Salut,

Citation:

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Envoyé par ergatif

Y a-t-il plus rapide et plus "python" pour faire ceci ?

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Pourquoi ne pas utiliser numpy.random.permutation?

- W

Merci de cette réponse, hélas, non ça ne fait pas la même chose np.random.permutation permute les cellules de la matrice. Ce que je veux c'est que chaque 0 soit remplacé par perm[0], chaque 1 par perm[1], etc. Donc appliquer une permutation sur les valeurs pas sur les positions

Citation:

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Envoyé par ergatif

Ce que je veux c'est que chaque 0 soit remplacé par perm[0], chaque 1 par perm[1], etc. Donc appliquer une permutation sur les valeurs pas sur les positions

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Avec numpy, cela s'écrit:

Code:

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1 2	A[A == 0] = perm[0] A[A == 1] = perm[1]

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- W

Merci beaucoup !
Effectivement si je fais ceci :

Code:

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1 2 3 4 5 6

# appliquer une permutation def apply_permutation(A,perm,N): B=np.empty_like(A) # A est une matrice NxN d'entiers dans range(N) for i in range(N): B[A[:]==i]=perm[i] # perm est une permutation de range(N) return B

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le temps d'exécution est divisé par 2 :D
Je ne pense pas que je puisse me passer d'au moins un boucle "for", donc il y a des chances que ce soit optimal.
Bon week-end !