Question

我有2个数组。

a = np.zeros(2)
b = np.ones(2)

我想将它们组合起来，使其输出为：

array([[0, 1],
       [0, 1]])

如果我有a = np.zeros((2,1))和b = np.zeros((2,1))，可以使用np.hstack((a,b))或np.append(a,b,1)完成此操作。但我没有。

有什么想法吗？

Answer 1

您可以使用np.c_

>>> a = np.zeros(2); b = np.ones(2)
>>> np.c_[a, b]
array([[0., 1.],
       [0., 1.]])

可替换地：

>>> np.array((a, b), order='F').T
array([[0., 1.],
       [0., 1.]])

此处order='F'确保最终结果为C-contiguous

Answer 2

您始终可以添加尾随维...

>>> np.hstack([a[:,None], b[:,None]])
array([[ 0.,  1.],
       [ 0.,  1.]])
>>>

Answer 3

您需要向阵列添加额外维度。

In [2]: a = np.zeros(2)
   ...: b = np.ones(2)
   ...:

stack可让您选择新维度：

In [3]: np.stack((a,b),axis=1)
Out[3]: 
array([[0., 1.],
       [0., 1.]])

In [4]: np.stack((a,b),axis=0)
Out[4]: 
array([[0., 0.],
       [1., 1.]])

np.array也可以这样做，例如{0} {0} - 转换为获取列：

stack

In [5]: np.array((a,b)).T Out[5]: array([[0., 1.], [0., 1.]])是较早的column_stack，也为此案例添加了正确的尺寸。

stack

使用In [6]: np.column_stack((a,b)) Out[6]: array([[0., 1.], [0., 1.]])以及您自己添加的维度来学习这项工作是个不错的主意。并查看各种concatenate函数的代码，了解它们如何执行相同的任务。

Answer 4

你也可以重塑它们：

>>> a, b = np.zeros(2), np.ones(2)
>>> np.hstack([a.reshape(2,1), b.reshape(2,1)])
array([[ 0.,  1.],
       [ 0.,  1.]])

Python：向numpy 1d数组添加一列

4 个答案: