在numpy中组合两个不同维度的数组答案

【问题标题】：Combine two arrays with different dimensions in numpy在numpy中组合两个不同维度的数组
【发布时间】：2020-01-01 13:10:26
【问题描述】：

我希望合并两个数组...

a = np.array(["A", "B", "C"])
b = np.array(["1", "2", "3", "4", "5"])

放入类似这样的数组（矩阵）中：

[["A", "B", "C", "1"]
 ["A", "B", "C", "2"]
 ["A", "B", "C", "3"]
 ["A", "B", "C", "4"]
 ["A", "B", "C", "5"]]

我尝试了一个 for 循环，但它似乎不起作用。我是 Python 新手，任何帮助将不胜感激。谢谢。

【问题讨论】：

这有帮助吗？ stackoverflow.com/questions/11144513/…

标签： python arrays for-loop

【解决方案1】：

>>> np.hstack((np.tile(a, (len(b), 1)), b[:, None]))
array([['A', 'B', 'C', '1'],
       ['A', 'B', 'C', '2'],
       ['A', 'B', 'C', '3'],
       ['A', 'B', 'C', '4'],
       ['A', 'B', 'C', '5']], dtype='<U1')

【讨论】：

【解决方案2】：

这样就可以了：

import numpy as np

a = np.array(["A", "B", "C"])
b = np.array(["1", "2", "3", "4", "5"])

c=np.hstack([np.broadcast_to(a, shape=(len(b), len(a))), b.reshape(-1,1)])

输出：

[['A' 'B' 'C' '1']
 ['A' 'B' 'C' '2']
 ['A' 'B' 'C' '3']
 ['A' 'B' 'C' '4']
 ['A' 'B' 'C' '5']]

【讨论】：

【解决方案3】：

一种方法是：

import numpy as np

a = np.array(["A", "B", "C"])
b = np.array(["1", "2", "3", "4", "5"])

output=[]

for i in list(b):
    a_list=list(a)
    a_list.append(i)
    output.append(a_list)

output=np.asarray(output)

print(output)

结果如愿：

[['A' 'B' 'C' '1']
 ['A' 'B' 'C' '2']
 ['A' 'B' 'C' '3']
 ['A' 'B' 'C' '4']
 ['A' 'B' 'C' '5']]
>>>

【讨论】：

【解决方案4】：

也许使用 Python list comprehension 和 np.append：

>>> [np.append(a,x) for x in b]
[array(['A', 'B', 'C', '1'],
      dtype='<U1'), array(['A', 'B', 'C', '2'],
      dtype='<U1'), array(['A', 'B', 'C', '3'],
      dtype='<U1'), array(['A', 'B', 'C', '4'],
      dtype='<U1'), array(['A', 'B', 'C', '5'],
      dtype='<U1')]

根据您的需要，您可以将结果包装为 np.array:

>>> np.array([np.append(a,x) for x in b])
array([['A', 'B', 'C', '1'],
       ['A', 'B', 'C', '2'],
       ['A', 'B', 'C', '3'],
       ['A', 'B', 'C', '4'],
       ['A', 'B', 'C', '5']],
      dtype='<U1')

【讨论】：