切片/矢量化表示法中的Numpy数组聚合

Question

使用np，如何创建一个新的numpy数组，它是2个numpy数组的组合？

这里的问题是：

x = [[a1,a2],[b1,b2],...] # this is an ndarray 
y = [a,b,c,...] # ditto 

xnew = [[a1,a2,a],...] 

或xnew = [([a1,a2],a), ...]

这是我将如何使用列表解决这个问题，并为循环：

xnew = [(x[i],y[i]) for i in range(len(x))] 

我该怎么使用同样的事情numpy的？

Answer 1

这是级联的直线前进的情况下 - 除了y需要被调换：

In [246]: x = np.array([[1,2],[3,4]]) 
In [247]: y= np.array([[5,6]]) 
In [248]: np.concatenate((x,y.T),axis=1) 
Out[248]: 
array([[1, 2, 5], 
     [3, 4, 6]]) 

也就是说，以某种方式或其他y必须有尽可能多的行为x。 column_stack和hstack需要相同的转置。

在numpy中，元组符号用于结构化数组记录。这需要定义一个化合物dtype。如果您勾勒出所需的dtype，我可以帮助您构建它。

您发表评论：

Y可以是任意长度的列表，如能X，所以我需要让他们分开..

这是否意味着可以有不同数量的项目在Y和X中，那些元组中的一些将完成？有一个x项，但不是y或v.v.？如果是这样的话，那么你会测试使用列表理解和zip工具之一（普通邮编或从itertools）。 numpy数组用于匹配大小的列表/数组。

拉链例子：

In [263]: x = [[1,2],[3,4]] 
In [264]: y= [5,6,7]   # not nested 

拉链超过最短的，忽略最长

In [266]: [(i,j) for i,j in zip(x,y)] 
Out[266]: [([1, 2], 5), ([3, 4], 6)] 

拉链在最长，垫最短

In [267]: [(i,j) for i,j in itertools.zip_longest(x,y)] 
Out[267]: [([1, 2], 5), ([3, 4], 6), (None, 7)]