Python数组组合计算出现重复结果及符号异常的原因排查

我来帮你拆解下这个问题的根源，以及怎么快速修复：

为什么会出现6行重复的结果？ #

这是NumPy的广播机制在起作用，你的维度不匹配导致了意外的数组扩展：

• r1和r2都是(6,1)的二维数组，所以r1 * r2得到的sign也是(6,1)的二维数组（每个元素是对应位置的符号）。
• 而np.min(np.abs(r), axis=1) / np.max(np.abs(r), axis=1)计算出的是(6,)的一维数组——因为axis=1是按行取最小/最大值，每行2个元素处理后得到6个比值。
• 当你用np.multiply把(6,1)和(6,)相乘时，NumPy会自动把两个数组广播成(6,6)的形状：(6,1)沿列复制6次，(6,)沿行复制6次，最终就生成了6行重复的结果。

为什么第4行符号全为负？ #

看r的第4行数据：[68.78926787, -2.65954113]，r1的第4个元素是正数，r2的第4个元素是负数，所以r1*r2的结果为负，对应sign的第4行是[-1]。
在广播时，这个-1会被应用到第4行的所有6个元素上，导致整行符号都为负；而其他行的sign都是正数，所以整行都是正的比值结果。

修复代码 #

只需要让sign和比值数组的维度保持一致，就能得到每个位置对应相乘的正确结果，最后转成单行数组：

修改后的完整代码：

from itertools import combinations
import numpy as np

res = [
 np.array([[12.99632095], [29.60571445], [-1.85595153], [68.78926787], [ 2.75185088], [ 2.75204384]]),
 np.array([[ 15.66458062], [ 22.16467595], [ -3.75927882], [ -2.65954113], [ 2.30128711], [197.45459974]])
]
pairs = combinations(res, 2)
for pair in pairs:
    r = np.concatenate(pair, axis=1)
    r1 = pair[0]
    r2 = pair[1]
    # 把sign转成一维数组，和比值维度匹配
    sign = np.sign(r1 * r2).flatten()
    # 计算每行的最小绝对值/最大绝对值
    ratio = np.min(np.abs(r), axis=1) / np.max(np.abs(r), axis=1)
    # 对应元素相乘
    result = sign * ratio
    # 转成单行二维数组
    result = result.reshape(1, -1)
    print(result)

运行后会输出你期望的结果：

[[ 0.82966287  0.74866209  0.49369882 -0.03866215  0.83626883  0.0139376 ]]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Opps_0