web-dev-qa-db-fra.com

Obtenir toutes les diagonales dans une matrice/liste de listes en Python

Je recherche un moyen pythonique d'obtenir toutes les diagonales d'une matrice (carrée), représentée par une liste de listes.

Supposons que j'ai la matrice suivante:

matrix = [[-2,  5,  3,  2],
          [ 9, -6,  5,  1],
          [ 3,  2,  7,  3],
          [-1,  8, -4,  8]]

Alors les grandes diagonales sont faciles:

l = len(matrix[0])
print [matrix[i][i] for i in range(l)]              # [-2, -6, 7,  8]
print [matrix[l-1-i][i] for i in range(l-1,-1,-1)]  # [ 2,  5, 2, -1]

Mais j'ai du mal à trouver un moyen de générer toutes les diagonales. La sortie que je cherche est:

[[-2], [9, 5], [3,-6, 3], [-1, 2, 5, 2], [8, 7, 1], [-4, 3], [8],
 [2], [3,1], [5, 5, 3], [-2, -6, 7, 8], [9, 2, -4], [3, 8], [-1]]
41
BioGeek

Il existe probablement de meilleures façons de le faire dans numpy que ci-dessous, mais je ne le connais pas encore très bien:

import numpy as np

matrix = np.array(
         [[-2,  5,  3,  2],
          [ 9, -6,  5,  1],
          [ 3,  2,  7,  3],
          [-1,  8, -4,  8]])

diags = [matrix[::-1,:].diagonal(i) for i in range(-3,4)]
diags.extend(matrix.diagonal(i) for i in range(3,-4,-1))
print [n.tolist() for n in diags]

Sortie

[[-2], [9, 5], [3, -6, 3], [-1, 2, 5, 2], [8, 7, 1], [-4, 3], [8], [2], [3, 1], [5, 5, 3], [-2, -6, 7, 8], [9, 2, -4], [3, 8], [-1]]

Edit: mis à jour pour généraliser toute taille de matrice.

import numpy as np

# Alter dimensions as needed
x,y = 3,4

# create a default array of specified dimensions
a = np.arange(x*y).reshape(x,y)
print a
print

# a.diagonal returns the top-left-to-lower-right diagonal "i"
# according to this diagram:
#
#  0  1  2  3  4 ...
# -1  0  1  2  3
# -2 -1  0  1  2
# -3 -2 -1  0  1
#  :
#
# You wanted lower-left-to-upper-right and upper-left-to-lower-right diagonals.
#
# The syntax a[slice,slice] returns a new array with elements from the sliced ranges,
# where "slice" is Python's [start[:stop[:step]] format.

# "::-1" returns the rows in reverse. ":" returns the columns as is,
# effectively vertically mirroring the original array so the wanted diagonals are
# lower-right-to-uppper-left.
#
# Then a list comprehension is used to collect all the diagonals.  The range
# is -x+1 to y (exclusive of y), so for a matrix like the example above
# (x,y) = (4,5) = -3 to 4.
diags = [a[::-1,:].diagonal(i) for i in range(-a.shape[0]+1,a.shape[1])]

# Now back to the original array to get the upper-left-to-lower-right diagonals,
# starting from the right, so the range needed for shape (x,y) was y-1 to -x+1 descending.
diags.extend(a.diagonal(i) for i in range(a.shape[1]-1,-a.shape[0],-1))

# Another list comp to convert back to Python lists from numpy arrays,
# so it prints what you requested.
print [n.tolist() for n in diags]

Sortie

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

[[0], [4, 1], [8, 5, 2], [9, 6, 3], [10, 7], [11], [3], [2, 7], [1, 6, 11], [0, 5, 10], [4, 9], [8]]
48
Mark Tolonen

Commencez par les diagonales qui montent et montent à droite.

Si (x, y) est une coordonnée rectangulaire à l'intérieur de la matrice, vous voulez transformer un schéma de coordonnées (p, q), où p est le numéro de la diagonale et q est l'indice le long de la diagonale. (Donc, p = 0 est la diagonale [-2], p = 1 est la diagonale [9,5], p = 2 est la diagonale [3, -6,3], etc.). 

Pour transformer un (p, q) en un (x, y), vous pouvez utiliser:

x = q
y = p - q

Essayez de brancher les valeurs de p et q pour voir comment cela fonctionne.

Maintenant, vous venez de boucler ... Pour p de 0 à 2N-1 et q de max (0, p-N + 1) à min (p, N-1). Transformez p, q en x, y et imprimez.

Ensuite, pour les autres diagonales, répétez les boucles mais utilisez une transformation différente:

x = N - 1 - q
y = p - q

(Cela retourne simplement la matrice gauche-droite.)

Désolé, je n'ai pas codé cela en Python. :-)

17
Nemo

Ceci est pour Moe , qui a demandé une question similaire .

Je commence par créer de simples fonctions pour copier des lignes ou des colonnes de toute matrice rectangulaire.

def get_rows(grid):
    return [[c for c in r] for r in grid]

def get_cols(grid):
    return Zip(*grid)

Avec ces deux fonctions, j’obtiens les diagonales en ajoutant un tampon croissant/décroissant au début/à la fin de chaque ligne. Je récupère ensuite les colonnes de cette grille mise en mémoire tampon, puis supprime ensuite la mémoire tampon de chaque colonne. c'est à dire)

1 2 3    |X|X|1|2|3|    | | |1|2|3|
4 5 6 => |X|4|5|6|X| => | |4|5|6| | => [[7],[4,8],[1,5,9],[2,6],[3]]
7 8 9    |7|8|9|X|X|    |7|8|9| | |

.

def get_backward_diagonals(grid):
    b = [None] * (len(grid) - 1)
    grid = [b[i:] + r + b[:i] for i, r in enumerate(get_rows(grid))]
    return [[c for c in r if c is not None] for r in get_cols(grid)]

def get_forward_diagonals(grid):
    b = [None] * (len(grid) - 1)
    grid = [b[:i] + r + b[i:] for i, r in enumerate(get_rows(grid))]
    return [[c for c in r if c is not None] for r in get_cols(grid)]
10
flakes

Je suis tombé sur une autre solution intéressante à ce problème… .. Les rangées, colonnes, diagonales avant et arrière peuvent être immédiatement découvertes en regardant une combinaison de x et y.

Column = x     Row = y        F-Diag = x+y   B-Diag = x-y     B-Diag` = x-y-MIN 
  | 0  1  2      | 0  1  2      | 0  1  2      | 0  1  2        | 0  1  2     
--|---------   --|---------   --|---------   --|---------     --|---------    
0 | 0  1  2    0 | 0  0  0    0 | 0  1  2    0 | 0  1  2      0 | 2  3  4     
1 | 0  1  2    1 | 1  1  1    1 | 1  2  3    1 |-1  0  1      1 | 1  2  3     
2 | 0  1  2    2 | 2  2  2    2 | 2  3  4    2 |-2 -1  0      2 | 0  1  2     

Dans le diagramme, vous pouvez voir que chaque diagonale et chaque axe sont uniquement identifiables à l’aide de ces équations. Prenez chaque numéro unique de chaque table et créez un conteneur pour cet identifiant. 

Notez que les diagonales arrière ont été décalées pour commencer à un indice nul et que la longueur des diagonales avant est toujours égale à la longueur des diagonales arrière.

test = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]

max_col = len(test[0])
max_row = len(test)
cols = [[] for _ in range(max_col)]
rows = [[] for _ in range(max_row)]
fdiag = [[] for _ in range(max_row + max_col - 1)]
bdiag = [[] for _ in range(len(fdiag))]
min_bdiag = -max_row + 1

for x in range(max_col):
    for y in range(max_row):
        cols[x].append(test[y][x])
        rows[y].append(test[y][x])
        fdiag[x+y].append(test[y][x])
        bdiag[x-y-min_bdiag].append(test[y][x])

print(cols)
print(rows)
print(fdiag)
print(bdiag)

Qui va imprimer

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]]
[[1], [2, 4], [3, 5, 7], [6, 8, 10], [9, 11], [12]]
[[10], [7, 11], [4, 8, 12], [1, 5, 9], [2, 6], [3]]
7
flakes

J'ai fini par réinventer cette roue récemment. Voici une méthode facile à réutiliser/étendre pour trouver les diagonales dans une liste carrée de listes:

def get_diagonals(grid, bltr = True):
  dim = len(grid)
  assert dim == len(grid[0])
  return_grid = [[] for total in xrange(2 * len(grid) - 1)]
  for row in xrange(len(grid)):
    for col in xrange(len(grid[row])):
      if bltr: return_grid[row + col].append(grid[col][row])
      else:    return_grid[col - row + (dim - 1)].append(grid[row][col])
  return return_grid

En supposant que les index de liste:

00 01 02 03

10 11 12 13

20 21 22 23

30 31 32 33

puis en définissant bltr = True (valeur par défaut), renvoie les diagonales de bas en gauche à en haut à droite, c.-à-d.

00           # row + col == 0
10 01        # row + col == 1
20 11 02     # row + col == 2
30 21 12 03  # row + col == 3
31 22 13     # row + col == 4
32 23        # row + col == 5
33           # row + col == 6

régler bltr = False, retourne les diagonales de bas en gauche à en haut à droite, c.-à-d.

30            # (col - row) == -3
20 31         # (col - row) == -2
10 21 32      # (col - row) == -1
00 11 22 33   # (col - row) == 0
01 12 23      # (col - row) == +1
02 13         # (col - row) == +2
03            # (col - row) == +3

Voici une version exécutable utilisant la matrice d'entrée d'OP.

3
Jedi

Cela ne fonctionne que pour les matrices d'égale largeur et hauteur. Mais il n’a pas non plus recours à des tiers.

matrix = [[11, 2, 4],[4, 5, 6],[10, 8, -12]]

# only works for diagnoals of equal width and height
def forward_diagonal(matrix):
    if not isinstance(matrix, list):
        raise TypeError("Must be of type list")

    results = []
    x = 0
    for k, row in enumerate(matrix):
        # next diag is (x + 1, y + 1)
        for i, Elm in enumerate(row):

            if i == 0 and k == 0:
                results.append(Elm)
                break
            if (x + 1 == i):
                results.append(Elm)
                x = i
                break
    return results

print 'forward diagnoals', forward_diagonal(matrix)
0
willredington315