Question

我有一个数组：

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

可以将数组重新整形为a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])，无论更方便。

现在，我有一个数组：

b = np.array([[11,22,33,44], [55,66,77,88]])

我想从a。

中替换每个元素中的相应元素

a数组将始终包含与b一样多的元素。

因此，数组b将是：

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

注意，我必须将每个b子阵列维度保持为(4,)。我不想更改它。所以，idx将从0 to 3获取值。我想让a适合every four values。

我正在努力重塑，分裂，面具..等等，我无法想办法。

import numpy as np

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


b = np.array([[11,22,33,44], [55,66,77,88]])

for arr in b:
    for idx, x in enumerate(arr):
        replace every arr[idx] with corresponding a value

Answer 1

对于你目前的情况，你想要的可能是：

b, c = list(a.reshape(2, -1))

这不是最干净的，但它是一个单行。将您的1D数组转换为2D数组，第一维为reshape(2, -1)为2，然后list将其沿第一维拆分，以便您可以直接将它们分配给b, c

您也可以使用专业功能numpy.split

b, c = np.split(a, 2)

编辑：基于已接受的解决方案，执行此操作的矢量化方式是

b = a.reshape(b.shape)

Answer 2

以下对我有用：

i = 0
for arr in b:
    for idx, x in enumerate(arr):
        arr[idx] = a[i]
        print(arr[idx])
        i += 1

输出（arr [idx]）：1 2 3 4 5 6 7 8 如果您输入print(b)，则输出[[1 2 3 4] [5 6 7 8]]

Answer 3

b = a[:len(a)//2] c = a[len(a)//2:]

Answer 4

嗯，我对Python很陌生，但这对我有用：

    for i in range (0, len(a)//2):
        b[i] = a[i]
    for i in range (len(a)//2,len(a)):
        c[i-4] = a[i]

通过打印3个数组，我有以下输出：

[1 2 3 4 5 6 7 8]
[1 2 3 4]
[5 6 7 8]

但我会选择Daniel的解决方案（拆分）：1个班轮，使用numpy API，......

按元素替换元素不同的数组

4 个答案: