是否有可能在NumPy中有效地对非对称的层次树结构数据进行建模？

Question

一个ndarray可用于表示层次结构树形数据，其中每个轴代表层次结构中的一个级别。如果树不是对称的，例如-

• A有两个孩子B和C
• B有两个孩子D和E
• E有一个孩子F

所得的ndarray（Z）将具有形状（1、2、2、1），其中第一个轴代表顶层（A），第二个轴代表第二层（B和C），等等。

因此-

• A用Z[0]表示
• B用Z[0, 0]表示
• C由Z[0, 1]表示
• D用Z[0, 0, 0]表示
• E由Z[0, 0, 1]表示
• F由Z[0, 0, 1, 0]表示

但是此数组为不存在的子项Z[0, 1, :, :]和Z[0, 0, 0, :]分配元素。如果树很深且不平衡，则大多数元素都可以代表这些不存在的孩子

是否有更好的方法来模拟这些情况？

Answer 1

不确定这是否正是您要寻找的，我认为确实没有一种有效的方法，但这是我的答案：

def sparse():

    d = np.arange(2)
    f = np.arange(4)
    e = np.array(f)
    b = np.array([d, e])
    c = np.arange(4)
    a = np.array([c, b])

    return np.array([a,b])

输出：

>>> sparse()
array([[array([0, 1, 2, 3]),
        array([array([0, 1]), array([0, 1, 2, 3])], dtype=object)],
       [array([0, 1]), array([0, 1, 2, 3])]], dtype=object)