如何堆叠不均匀的numpy数组？答案

【问题标题】：How to stack uneven numpy arrays?如何堆叠不均匀的numpy数组？
【发布时间】：2021-06-07 21:16:04
【问题描述】：

如何将数组列表中每个数组的相同索引中的元素堆叠起来？

arrays = [np.array([1,2,3,4,5]),
          np.array([6,7,8,9]),
          np.array([11,22,33,44,55]),
          np.array([2,4])]

output = [[1,6,11,2],
          [2,7,22,4],
          [3,8,33],
          [4,9,44],
          [5,55]]

arrays 是长度不均匀的数组的列表。 output 有一个第一个数组（不介意它是否也是一个列表），其中包含每个数组中所有可能的索引 0。 output 中的下一个数组包含所有可能的索引 1，依此类推...

我能找到的最接近的东西（但需要相同的形状数组）是：

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([2, 3, 4])
np.stack((a, b), axis=-1)
# which gives
array([[1, 2],
       [2, 3],
       [3, 4]])

谢谢。

【问题讨论】：

通常组合不规则形状的数组表明 numpy 不是正确的工具。这是干什么用的？

标签： python arrays list numpy

【解决方案1】：

您可以先将其包装在 DataFrame 中：

arr = pd.DataFrame(arrays).values.T

输出：

array([[ 1.,  6., 11.,  2.],
       [ 2.,  7., 22.,  4.],
       [ 3.,  8., 33., nan],
       [ 4.,  9., 44., nan],
       [ 5., nan, 55., nan]])

如果你真的想要不同尺寸的，那就去吧：

arr = [x.dropna().values for _, x in pd.DataFrame(arrays).iteritems()]

输出：

[array([ 1,  6, 11,  2]),
 array([ 2,  7, 22,  4]),
 array([ 3.,  8., 33.]),
 array([ 4.,  9., 44.]),
 array([ 5., 55.])]

【讨论】：

【解决方案2】：

这让你接近。您不能真正拥有如示例输出中所示的 2D 稀疏数组。

import numpy as np

arrays = [np.array([1,2,3,4,5]),
          np.array([6,7,8,9]),
          np.array([11,22,33,44,55]),
          np.array([2,4])]

maxx = max(x.shape[0] for x in arrays)
for x in arrays:
    x.resize(maxx,refcheck=False)
output = np.stack(arrays, axis=1)
print(output)

C:\tmp>python x.py
[[ 1  6 11  2]
 [ 2  7 22  4]
 [ 3  8 33  0]
 [ 4  9 44  0]
 [ 5  0 55  0]]

【讨论】：