将多维元素附加到 numpy 数组中而不进行整形答案

【问题标题】：appending multidimensional elements into numpy arrays without reshaping将多维元素附加到 numpy 数组中而不进行整形
【发布时间】：2023-03-11 12:59:01
【问题描述】：

我有几个简单的问题无法找到答案。它们都在以下示例代码中进行了说明。感谢您的任何帮助！

import numpy as np 
#here are two arrays to join together 
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = np.array([6,7,8,9,10])
#here comes the joining step I don't know how to do better

#QUESTION 1: How to form all permutations of two 1D arrays?

temp = np.array([]) #empty array to be filled with values 
for aa in a: 
    for bb in b: 
        temp = np.append(temp,[aa,bb]) #fill the array

#QUESTION 2: Why do I have to reshape? How can I avoid this? 

temp = temp.reshape((int(temp.size/2),2))

编辑：使代码更简洁

【问题讨论】：

那么，你的循环部分不是实现了形成所有排列的目标吗？
是的，但肯定有一种干净的方法可以做到这一点？我试图避免在numpy中循环数组。我可以使用 np.zip() 之类的应用程序吗？

标签： python numpy multidimensional-array append

【解决方案1】：

要回答您的第一个问题，您可以使用 np.meshgrid 在两个输入数组的元素之间形成这些组合，并以矢量化方式避免这些循环，从而获得 temp 的最终版本，就像这样 -

np.array(np.meshgrid(a,b)).transpose(2,1,0).reshape(-1,2)

如所见，如果您打算获得 2 列输出数组，我们仍然需要重新整形。

还有其他方法可以构造具有网状结构的数组，从而避免重塑。其中一种方法是使用np.column_stack，如下所示 -

r,c = np.meshgrid(a,b)
temp = np.column_stack((r.ravel('F'), c.ravel('F')))

【讨论】：

感谢 Divakar——我编辑了示例代码，所以现在应该是 np.array(np.meshgrid(a,b)).transpose(2,1,0).reshape(-1 ,2)
@kevinkayaks 感谢清理工作！相应地编辑了我的代码。

【解决方案2】：

迭代构建数组的正确方法是使用列表追加。 np.append 名字不好，经常被误用。

In [274]: a = np.array([1,2,3,4,5])
     ...: b = np.array([6,7,8,9,10])
     ...: 
In [275]: temp = []
In [276]: for aa in a:
     ...:     for bb in b:
     ...:         temp.append([aa,bb])
     ...:         
In [277]: temp
Out[277]: 
[[1, 6],
 [1, 7],
 [1, 8],
 [1, 9],
 [1, 10],
 [2, 6],
  ....
 [5, 9],
 [5, 10]]
In [278]: np.array(temp).shape
Out[278]: (25, 2)

最好完全避免循环，但如果必须，请使用此列表追加方法。

【讨论】：