从2个numpy向量生成数字对数组[重复]

Posted 2023-03-31

【中文标题】从2个numpy向量生成数字对数组[重复]

【英文标题】：Generate array of number pairs from 2 numpy vectors [duplicate]

【发布时间】：2014-03-06 07:05:06

【问题描述】：

在 Numpy 中是否有一种简单的方法可以从 2 个 1D numpy 数组（向量）生成数字对数组而无需循环？

输入：

a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]

输出：

c = [(1,4), (1,5), (1,6), (2,4), (3,5), (2,6), (3,4), (3,5), (3,6)]

我想知道是否有一个函数可以做类似的事情：

c = []
for i in range(len(a)):
    for j in range(len(b)):
        c.append((a[i], b[j]))

【参考方案1】：

您可以为此使用itertools.product：

from itertools import product

c = list(product(a, b))

这给出了：

c == [(1, 4), (1, 5), (1, 6), (2, 4), (2, 5), (2, 6), (3, 4), (3, 5), (3, 6)]

【讨论】：

我会接受这个答案，因为它是有效的，但是我使用简单的列表理解就可以解决它：c = [(i, j) for i in a for j in b]

c中一个元素的每个坐标是怎么引用的？

对于未来的任何人，您都可以执行以下操作：ordered_pairs = np.column_stack((a, b))...返回[[1 4][2 5][3 6]] 用于操作问题。 @Subzero-273K - 回答您，您可以使用以下命令访问有序对中的每个元素：ordered_pairs[0, 0]，这将导致返回 1。如果您想在每个元素中选择第二个数字，您可以使用[:, 1]

我很想看到一个解决方案，它保留在 numpy 中，以避免 Python 循环的开销。广播、花式索引、矢量化等。

我有一个稍微不同的问题，但这个解决方案可以提供帮助。我想从一个数组中生成所有对。例如。 x=[1, 2, 3] 将给出 [1, 2], [1, 3], [2, 3] 我可以使用 product(x, x)。是否有抑制“自我”的选项，例如 [1, 1]？