如何在 python 中明智地组合两个 numpy 数组元素？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何在 python 中明智地组合两个 numpy 数组元素？

【英文标题】：How do I combine two numpy arrays element wise in python?

【发布时间】：2013-07-11 06:17:04

【问题描述】：

我有两个 numpy 数组：

A = np.array([1, 3, 5, 7])
B = np.array([2, 4, 6, 8])

我想通过将两者结合得到以下结果：

C = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

我可以通过使用zip 得到一些接近的东西，但不是我想要的：

>>> zip(A, B)
[(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]

如何明智地组合两个 numpy 数组元素？

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我对每个数组中的 50,000 个元素（100,000 个组合元素）进行了快速测试。结果如下：

User Ma3x:      Time of execution: 0.0343832323429      Valid Array?:  True
User mishik:    Time of execution: 0.0439064509613      Valid Array?:  True
User Jaime:     Time of execution: 0.02767023558        Valid Array?:  True

^{使用 Python 2.7、Windows 7 Enterprise 64 位、Intel Core i7 2720QM @2.2 Ghz Sandy Bridge、8 GB 内存进行测试}

【问题讨论】：

这是我用来测试的a link to the code。

【参考方案1】：

使用np.insert:

>>> A = np.array([1, 3, 5, 7])
>>> B = np.array([2, 4, 6, 8])
>>> np.insert(B, np.arange(len(A)), A)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

【讨论】：

对于N-D array，您还应该传递axis 参数以指示要沿哪个轴插入新数组...

【参考方案2】：

你也可以使用切片：

C = np.empty((A.shape[0]*2), dtype=A.dtype)
C[0::2] = A
C[1::2] = B

【参考方案3】：

一些答案​​建议进行排序，但由于您想将它们组合起来，因此按元素排序不会达到相同的结果。

这是一种方法

C = []
for elem in zip(A, B):
    C.extend(elem)

【参考方案4】：

>>> import numpy as np
>>> A=np.array([1,3,5,7])
>>> B=np.array([2,4,6,8])
>>> C=np.dstack([A,B])
>>> D=C.reshape((1,8))[0]
>>> D
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

【讨论】：

一个简短的描述会很好。谢谢。

对此有几个变体：np.dstack([A,B]).flatten() 和 np.array([A,B]).T.flatten()

您的回答时间为 267 我们，而 Jamie 插入方法为 8.59 毫秒（加速 300 倍）。

【参考方案5】：

你可以试试这个：

C = sorted(A.tolist() + B.tolist())

A.tolist() 将产生 [1, 3, 5, 7] B.tolist() 将产生 [2, 4, 6, 8] A.tolist() + B.tolist() - [1, 3, 5, 7, 2, 4, 6, 8] sorted(...) - [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

没有排序：

C = [y for x in zip(A, B) for y in x]

【讨论】：

我不希望对元素进行排序，因为这些实际上是不按值顺序排列的数据样本。我的测试中使用了您的第二个选项。