Question

我不确定它是如何在python中调用我认为它是一对无论如何，我有一个巨大的numpy数组，它的格式就像

FFnetlayer0 =   [ 0,  243,    9,  243,   18,  243,    4,  244,   13,  244, ....etc.]

我需要这个numpy数组格式：

FFnetlayer0 =   [ (0,  243),    (9,  243),   (18,  243),    (4,  244),   (13,  244), .....]

Nodepairs需要介于（）之间，用于手动构建python的神经网络FFnet 我正在构建一个巨大的神经网络，所以我使用一个函数来创建数组，但我没有得到包含的（）符号

conec =[]
for i in range (3):
    conec = numpy.append(conec,[(i,243),(i+9,243),(i+18,243)])
    d = 4
    conec = numpy.append(conec,[(i+d,244),(i+9+d,244),(i+18+d,244)])
    d = 7
    ...
    ..
    .

Answer 1

一种方法是将其转换为二维NumPy数组：

FFnetlayer0 = FFnetlayer0.reshape(-1, 2)

现在，访问某些FFnetlayer0[i]的{{1}}将为您提供包含两个条目的NumPy数组。

Answer 2

你的FFnetlayer0不是numpy array，它仍然只是一个python列表。你可以把它切成片

from numpy import array
FFnetlayer = [0,243, 9,243, 18,243]
first_array = array(FFnetlayer[0::2]) # array([0,9,18])
second_array = array(FFnetlayer[1::2]) # array([243,243,243])

除非它是一个矩阵，否则我看不到使它成为二维数组而不是两个独立数组的好处。

如果你不需要在numpy中使用它们，你也可以将两个列表压缩在一起：

list_of_tuples = zip(FFnetlayer0[0::2], FFnetlayer0[1::2]) # [(0,243), (9,243), (18,243)]
array_of_list_of_tuples = array(list_of_tuples) # array([[0,243],[9,243],[18,243]])

有关延伸切片（或步幅）的更多内容，请参阅：http://docs.python.org/release/2.3/whatsnew/section-slices.html

有关zip的更多信息，请参阅： http://docs.python.org/library/functions.html#zip

在评论中注意到您通过追加创建了numpy数组。注意到numpy.append不会就地附加，因此不是扩展长数组的有效方法。

如，

ff_list = [(0,243), (9,243)]
orig_id = id(ff_list)
for i in range(1000):
    ff_list.append((i,243))
    assert(orig_id == id(ff_list)) # Assertion is always True
ff_array = numpy.array(ff_list) # This will copy the list into an array; but does this only once rather than N times.

而

ff_array = numpy.array([(0,243), (9,243)])
last_id = id(ff_array)
for i in range(1000):
    ff_array = numpy.append(ff_array, (i,243))
    assert(last_id != id(ff_array)) # Assertion is True as array is always different.
    last_id = id(ff_array)

id告诉python对象的内存位置。请注意，这可能不是一个很大的区别，除非您的数组很大且经常附加。另外，如果可能的话，最好做数组数学来构造大型数组，而不是逐个元素地循环或附加。

Answer 3

a = [ 0,  243,    9,  243,   18,  243]
zip(a[::2],a[1::2])

Answer 4

附加到numpy数组时的默认行为是展平它们。但是一旦你有一个2维的numpy数组，你就可以附加它而不会弄平它;你只需要指定axis参数：

>>> conec = []
>>> for i in range(3):
...     conec = numpy.append(conec,[(i,243),(i+9,243),(i+18,243)])
...     conec = conec.reshape(-1, 2)
...     d = 4
...     conec = numpy.append(conec,[(i+d,244),(i+9+d,244),(i+18+d,244)], axis=0)
... 
>>> conec
array([[  0,   0], [  0, 243], [  9, 243], [ 18, 243], [  4, 244],
       [ 13, 244], [ 22, 244], [  1, 243], [ 10, 243], [ 19, 243],
       [  5, 244], [ 14, 244], [ 23, 244], [  2, 243], [ 11, 243],
       [ 20, 243], [  6, 244], [ 15, 244], [ 24, 244]])

但是，简单地填充数组然后重新塑造可能更容易。

编辑：正如jimbob正确指出的那样，这不是构建大型数组的最有效方法。作为替代方案，请考虑numpy.fromiter()

Answer 5

您可以使用numpy records实现此目的。

似乎你的所有数字都低于255;因此，我假设您不需要可以处理大于此数字的数据类型。如果您需要其他数据类型，可以使用appropriate type替换np.int8。

import numpy as np

structure_type = np.dtype([('field1', np.int8), ('field2', np.int8)])
values = np.array([(0, 243), (9, 243), (18, 243)], dtype=structure_type)
print "Entire array:", values
print "First field only:", values['field1']
print "Second element:", values[1]

输出：

Entire array: [(0, 243) (9, 243) (18, 243)]
First field only: [  0   9  18]
Second element: (9, 243)

顺便说一下，你似乎没有在你的代码中使用numpy数组;相反，您正在使用函数numpy.append来扩展Python列表。

numpy数组转换为pair

5 个答案: