如何生成二维 numpy 数组？答案

【问题标题】：How to generate 2d numpy array?如何生成二维 numpy 数组？
【发布时间】：2015-04-22 02:52:30
【问题描述】：

我正在尝试在生成器的帮助下生成一个 2d numpy 数组：

x = [[f(a) for a in g(b)] for b in c]

如果我尝试做这样的事情：

x = np.array([np.array([f(a) for a in g(b)]) for b in c])

正如预期的那样，我得到了一个 np.array 的 np.array。但我想要的不是这个，而是 ndarray，所以我可以通过以下方式获取例如列：

y = x[:, 1]

所以，我很好奇是否有办法以这种方式生成它。

当然，可以创建所需大小的 npdarray 并用所需值填充它，但我想要一种方法来在一行代码中做到这一点。

【问题讨论】：

而且它必须是生成器表达式？不能是np.shape 或类似的吗？
f(a) 和 g(b) 到底是做什么的？如果它们产生数字，您的代码应该可以工作：这是初始化 2d numpy 数组的正确方法（numpy 通常足够聪明，可以将数组的数组转换为 ndarray）
data['Name'] 是什么样的？最好给我们提供可以即插即用的示例。 np._names的形状是什么？我在您的代码中没有看到任何生成器，只是列出了理解。

标签： python numpy generator

【解决方案1】：

这行得通：

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
nd_a = np.array(a)

所以这也应该有效：

nd_a = np.array([[x for x in y] for y in a])

【讨论】：

【解决方案2】：

要创建一个新数组，似乎numpy.zeros 是要走的路

import numpy as np
a = np.zeros(shape=(x, y))

您还可以设置数据类型以合理分配它

>>> np.zeros(shape=(5,2), dtype=np.uint8)
array([[0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0]], dtype=uint8)
>>> np.zeros(shape=(5,2), dtype="datetime64[ns]")
array([['1970-01-01T00:00:00.000000000', '1970-01-01T00:00:00.000000000'],
       ['1970-01-01T00:00:00.000000000', '1970-01-01T00:00:00.000000000'],
       ['1970-01-01T00:00:00.000000000', '1970-01-01T00:00:00.000000000'],
       ['1970-01-01T00:00:00.000000000', '1970-01-01T00:00:00.000000000'],
       ['1970-01-01T00:00:00.000000000', '1970-01-01T00:00:00.000000000']],
      dtype='datetime64[ns]')

另见

【讨论】：

【解决方案3】：

很简单，就这样吧

import numpy as np

arr=np.arange(50)
arr_2d=arr.reshape(10,5)    #Reshapes 1d array in to 2d, containing 10 rows and 5 columns.
print(arr_2d)

【讨论】：