交错行 2D Numpy 数组答案

【问题标题】：Interlace Rows 2D Numpy Array交错行 2D Numpy 数组
【发布时间】：2019-10-20 09:14:54
【问题描述】：

我有一个像这样的二维 numpy 数组

array([[x1,x2,x3,x4],
       [x2,x3,x4,x5],
       [x3,x4,x5,x6],
       [y1,y2,y3,y4],
       [y2,y3,y4,y5],
       [y3,y4,y5,y6],])

我想交错行，使数组看起来像这样

array([[x1,x2,x3,x4],
       [y1,y2,y3,y4],
       [x2,x3,x4,x5],
       [y2,y3,y4,y5],
       [x3,x4,x5,x6],
       [y3,y4,y5,y6],])

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

x = np.random.randint(10,size = (3,5))

Out[23]: 
array([[1, 5, 8, 4, 6],
       [8, 1, 7, 0, 8],
       [4, 7, 5, 2, 9]])

y = np.random.randint(10,size = (3,5))

Out[24]: 
array([[7, 4, 0, 5, 7],
       [4, 2, 8, 6, 1],
       [1, 2, 8, 6, 0]])

np.hstack((x,y)).reshape(6,5)

Out[25]: 
array([[1, 5, 8, 4, 6],
       [7, 4, 0, 5, 7],
       [8, 1, 7, 0, 8],
       [4, 2, 8, 6, 1],
       [4, 7, 5, 2, 9],
       [1, 2, 8, 6, 0]])

【讨论】：

【解决方案2】：

两个相关的方法：

# create example array
A = np.sum(np.ix_(np.array(list("abcxyz"),"O"),np.array(list("1234"),"O"))).astype("U2")
A
# array([['a1', 'a2', 'a3', 'a4'],
#        ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'],
#        ['c1', 'c2', 'c3', 'c4'],
#        ['x1', 'x2', 'x3', 'x4'],
#        ['y1', 'y2', 'y3', 'y4'],
#        ['z1', 'z2', 'z3', 'z4']], dtype='<U2')

你可以使用reshaping和swapaxes:

A.reshape(2,-1,A.shape[-1]).swapaxes(0,1).reshape(A.shape)

或者你可以重塑两次，在一个方向上使用 FORTRAN 顺序，而不是另一个方向：

A.reshape(-1,2,A.shape[-1],order='F').reshape(A.shape)

或

A.reshape(2,-1,A.shape[-1]).reshape(A.shape,order="F")

所有情况下的结果

# array([['a1', 'a2', 'a3', 'a4'],
#        ['x1', 'x2', 'x3', 'x4'],
#        ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'],
#        ['y1', 'y2', 'y3', 'y4'],
#        ['c1', 'c2', 'c3', 'c4'],
#        ['z1', 'z2', 'z3', 'z4']], dtype='<U2')

【讨论】：