将 2 个 ndarray 组合成一个，其第一个组件是两个初始 ndarray答案

【问题标题】：Combine 2 ndarrays into one whose first components are the two initial ndarrays将 2 个 ndarray 组合成一个，其第一个组件是两个初始 ndarray
【发布时间】：2021-06-01 02:34:14
【问题描述】：

我有两个ndarrays，A 和 B。我想创建一个ndarray，C，这样C[0]=A 和C[1]=B。

换个说法，如果A.shape和B.shape都给(a, b)，我想创建一个ndarray，C，其形状为(2, a, b)。

有没有办法构造它？对于形状为(a, b) 的N ndarrays，是否有一种有效的方法可以使最终的ndarray 的形状为(N, a, b)？

【问题讨论】：

只要np.array([a1, a2, a3, ...])。获得要加入的阵列列表后，即可轻松使用np.array 或np.stack。

标签： python numpy numpy-ndarray

【解决方案1】：

您可以使用numpy.stack。

a = np.ones((3, 4))
b = np.zeros((3, 4))
c = np.stack((a, b), axis=0)
c.shape  # (2, 3, 4)

数组c有以下数据：

array([[[1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.]],

       [[0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]]])

【讨论】：

在尝试后，我发现为 N ndarrays 执行此操作的一种方法是使用 np.stack((a_1, .., a_N), axis=0)。但是有没有比这行代码写所有数组更高效的方法呢？
以什么方式更高效？您可以将所有数组放在一个列表中，然后将该列表传递给np.stack。这有帮助吗？ arrays = [a_1, ..., a_N]; np.stack(arrays)
我的每个 ndarrays 的名称都是 a_i 的形式，我的代码需要可推广到任意总数的此类数组（取决于将提供给程序的数据），所以我试图找到一种不涉及我回到代码并明确编写的方法，比如np.stack((a_1, a_2, a_3, a_4), axis=0)，如果我总共有 4 个 ndarray。
您必须使用这些细节更新您的问题，或者作为新问题提出。我建议将数组放在列表中怎么样？列表中可以有 N 个数组，列表中的位置将替换 a_i 变量名。
是的，这就是我正在尝试的。我想我必须找到一种方法来创建一个循环，其每次迭代都会将 ndarray a_i 添加到列表中。谢谢！

【解决方案2】：

要实现您想要的，而不必指定axis，您可以使用dstack，它按顺序深度堆叠数组：

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.asarray([[5, 6], [7, 8]])

np.dstack((a, b))

array([[[1, 5],
        [2, 6]],

       [[3, 7],
        [4, 8]]])

【讨论】：

输出的形状为(a, b, N)，但OP需要(N, a, b)。