给定一个 1-d numpy array ，转换为所需形状的 2-d numpy array 附加 0答案

【问题标题】：Given a 1-d numpy array , convert to a 2-d numpy array of desired shape appending 0给定一个 1-d numpy array ，转换为所需形状的 2-d numpy array 附加 0
【发布时间】：2021-05-16 04:47:35
【问题描述】：

我有一个 numpy 数组： x = np.array([5, 6, 7]) 我想将其转换为具有给定大小的二维数组。例如，假设给定的大小是 5，那么我的结果数组应该是：

[[0 0 0 0 5]
 [0 0 0 0 6]
 [0 0 0 0 7]]

基本上我想将下面的MATLAB代码转换成python：

tmp = [5 6 7];
B(:,5) = tmp

如何通过numpy来实现。

【问题讨论】：

你可以在python中做到这一点，如果你先用B创建np.zeros
我对Python的了解不多，但好像pretty straighforward

标签： python-3.x matlab numpy

【解决方案1】：

MATLAB 可以通过简单地分配一个单元格来创建一个矩阵

>> B(3) = 1
B = 
   0   0   1

并且可以通过分配更多点来增加它。对于创建正确大小的矩阵和分配值来说，这真的很简单。这很方便，但隐藏了实现细节。

在numpy 中需要显式创建数组，然后赋值。

In [153]: B = np.zeros((3,5),int)
In [154]: B[:,-1] = [5,6,7]
In [155]: B
Out[155]: 
array([[0, 0, 0, 0, 5],
       [0, 0, 0, 0, 6],
       [0, 0, 0, 0, 7]])

如果您想要一个包含更多列的更大数组数组，您需要创建它，或者将它与另一个数组连接。没有自动数组增长。

【讨论】：

【解决方案2】：

假设您的源数据是：

tmp = [5, 6, 7]  # Source sequence
colNo = 5        # How many columns should have the target array

你可以得到你的预期结果：

result = np.pad(np.array(tmp)[:, np.newaxis], ((0, 0), (colNo - 1, 0)))

np.array(tmp) 创建一个 Numpy 数组，[:, np.newaxis] 进行转换它到一个 columnar 数组。

有关详细信息，请阅读有关 np.pad 的文档。

结果是：

array([[0, 0, 0, 0, 5],
       [0, 0, 0, 0, 6],
       [0, 0, 0, 0, 7]])

【讨论】：