欠損値を含まないデカルト積を求めたい

Question

前提・実現したいこと

配列の各列を要素とする"欠損値を含まない"デカルト積を、itertools.productで計算しようとしています。列数が分かっている配列、または各列の要素数が判明している配列については計算できていますが、列数・各列の要素数が任意の場合の、書き方が分かりません。ご教授頂けると助かります。

達成したいこと

a = np.array([[0,3,6],
              [1,nan,7],
              [2,nan,nan]])

#適当な処理。任意の配列でも対応するようにしたい。

array([[0,3,6],
       [0,3,7],
       [1,3,6],
       [1,3,7],
       [2,3,6],
       [2,3,7]])

試したこと

各列の要素数が揃っている場合（欠損値を含まない場合）には以下の書き方で対応しましたが、各列の要素数が変わると欠損値を含むデカルト積になってしまいます。

a0 = np.array([[0,3,6],
              [1,4,7],
              [2,5,8]])
b = (a0.T).tolist()
c = np.array(list(itertools.product(*b)))

Answer 1

いったん、nanを含むものを作成した上でnanを含まない要素だけを抽出するといいのではないでしょうか。

import numpy as np
import itertools

a = np.array([[0,3,6],
              [1,np.nan,7],
              [2,np.nan,np.nan]])

a1 = a.T ### itertools.product　が拾う方向は横なので縦横を変えておく必要がある
c = np.array(list(itertools.product(*a1)))
c[np.isnan(c).sum(axis=1)==0]　### nanがゼロのものだけ抽出

#array([[0., 3., 6.],
#       [0., 3., 7.],
#       [1., 3., 6.],
#       [1., 3., 7.],
#       [2., 3., 6.],
#       [2., 3., 7.]])

Comments

[lulukzn]

ご回答ありがとうございます。仰るとおりですね・・・完全に盲点でした。ありがとうございました。

Answer 2

scikit-learn の cartesian を使う方法もあります。

import numpy as np
from sklearn.utils.extmath import cartesian

a = np.array([[0,3,6],
              [1,np.nan,7],
              [2,np.nan,np.nan]])

c = cartesian(a.T)
c = c[~np.isnan(c).any(axis=1), :]

print(c)

#
[[0. 3. 6.]
 [0. 3. 7.]
 [1. 3. 6.]
 [1. 3. 7.]
 [2. 3. 6.]
 [2. 3. 7.]]

Comments

[lulukzn]

ご回答ありがとうございます。この方法は知りませんでした。勉強させていただきます。