numpy、scipy、sklearn 或 pandas 在 Python 中组合三个 2D 矩阵答案

【问题标题】：numpy, scipy, sklearn, or pandas to combine three 2D matrices in Pythonnumpy、scipy、sklearn 或 pandas 在 Python 中组合三个 2D 矩阵
【发布时间】：2016-02-01 07:17:05
【问题描述】：

我使用的是 Python 2.7.6

我有三个具有相同列 (n) 和相同行 (m) 的二维矩阵。如何将这 3 个矩阵折叠成一个具有相同索引和列标签（m x n 矩阵）的巨型结构。现在它们是 Pandas 中的 DataFrame。

#Pseudocode
import pandas as pd
import numpy as np

DF_1 = pd.DataFrame(data)
DF_2 = pd.DataFrame(data)
DF_3 = pd.DataFrame(data)

#I was thinking maybe a dot product like:

np.dot(DF_metNorm.as_matrix(),DF_cnvNorm.as_matrix(),DF_gexNorm.as_matrix())

#but np.dot() can only take two matrices

有没有其他方法可以将这些数据合并到一个矩阵中，该矩阵可以使用numpy scipy sklearn 或pandas 将所有数据包含在一个指标中？所有值都是标量 2D 矩阵。

【问题讨论】：

面板有什么问题？你可以说panel = pd.Panel({'df1' : DF_1, 'df2' : DF_2, 'df3' : DF_3})，然后将它整合到一个具有所有 Pandas 出色索引和选择功能的巨型结构中。
我以前从不知道这件事。我只是把它放在一个，但我不确定我是否可以使用它。最终目标是对其进行一些机器学习，因此我需要离散值：/感谢 pd.Panel 寿！看起来真的很有用
另外，点积是matrix multiplication。这不是您所说的组合矩阵的方法。它将矩阵相乘，与 2x2=4 相同，但对于矩阵，而不是标量。
面板实验。它们就像 DataFrame。

标签： arrays numpy pandas matrix linear-algebra

【解决方案1】：

面板有什么问题？你可以说

panel = pd.Panel({'df1' : DF_1,
                  'df2' : DF_2,
                  'df3' : DF_3})

然后将它们整合到一个具有 Pandas 出色的索引和选择功能的巨型结构中。

【讨论】：