结构化数组

Question

在此提供一些背景知识。 Numpy v1.16，Python 3.6.8。

然后运行以下代码：

import numpy as np

arr1 = np.repeat(True,20)
arr2 = np.repeat(np.arange(5),4)

X = np.vstack((arr1,
               arr2 
               )).T

arr3 = np.repeat(True,20).T
arr4 = np.repeat(np.arange(5),4).T

Y = np.hstack((arr3,
               arr4 
               ))

结果是X.shape为（20,2）（正常），而Y.shape为（40，）异常。

在数学上，X和Y应该是完全相同的矩阵，但在我的机器中不是。那我在这里想念什么？预先谢谢

Answer 1

转置一维数组（例如arr3和arr4会返回一维数组，而不是二维数组。

np.repeat(True,5)
# returns:
array([ True,  True,  True,  True,  True])

np.repeat(True,5).T
# returns:
array([ True,  True,  True,  True,  True])

它不会产生新轴。您需要在移调之前执行此操作。

要增加轴数，可以使用np.newaxis。

a = np.repeat(True, 5)
a[:, np.newaxis]
# returns:
array([[ True],
       [ True],
       [ True],
       [ True],
       [ True]])

a[:, np.newaxis].T
# returns:
array([[ True,  True,  True,  True,  True]])

Answer 2

您的问题是即使使用T，但您的arr是一个维度(n,)，这意味着您不能简单地将T变成(n,1)维度

如何解决：通过广播numpy获得（n，1）

Y = np.hstack((arr3[:,None],
               arr4[:,None] 
               ))
Y
Out[14]: 
array([[1, 0],
       [1, 0],
       [1, 0],
       [1, 0],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 2],
       [1, 2],
       [1, 2],
       [1, 2],
       [1, 3],
       [1, 3],
       [1, 3],
       [1, 3],
       [1, 4],
       [1, 4],
       [1, 4],
       [1, 4]])

Answer 3

In [92]: arr1 = np.repeat(True,10) 
    ...: arr2 = np.repeat(np.arange(5),2)                                                                      
In [93]: arr1.shape                                                             
Out[93]: (10,)
In [94]: arr2.shape                                                             
Out[94]: (10,)

移调可切换轴，但不添加任何轴。

In [95]: arr1.T.shape                                                           
Out[95]: (10,)

vstack（垂直）确保输入至少为2d，并在第1轴上将它们合并

In [96]: np.vstack((arr1,arr2))                                                 
Out[96]: 
array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]])
In [97]: _.shape                                                                
Out[97]: (2, 10)

它确实有效：

In [99]: np.concatenate((arr1.reshape(1,-1),arr2.reshape(1,-1)), axis=0)        
Out[99]: 
array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]])

请注意，布尔值True已更改为数字1，因此其dtype与arr2相同。

hstack确保输入的尺寸至少为1维，并在最后一维连接。 [source]

In [100]: np.hstack((arr1,arr2))                                                
Out[100]: array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
In [101]: _.shape                                                               
Out[101]: (20,)

再次换位不会改变1d形状。

另一个便利功能：

In [102]: np.column_stack((arr1,arr2)).shape                                    
Out[102]: (10, 2)

这将使输入成为2d，并在最后一个轴上接合（有关详细信息，请查看其代码）

另一个方便之处：

In [103]: np.stack((arr1,arr2),axis=1).shape                                    
Out[103]: (10, 2)
In [104]: np.stack((arr1,arr2),axis=0).shape                                    
Out[104]: (2, 10)

所有这些都只是调整尺寸，然后使用concatenate。

结构化数组

In [110]: arr = np.zeros((10,), dtype='bool,i')                                 
In [111]: arr['f0']=arr1                                                        
In [112]: arr['f1']=arr2                                                        
In [113]: arr                                                                   
Out[113]: 
array([( True, 0), ( True, 0), ( True, 1), ( True, 1), ( True, 2),
       ( True, 2), ( True, 3), ( True, 3), ( True, 4), ( True, 4)],
      dtype=[('f0', '?'), ('f1', '<i4')])

NumPy hstack的怪异行为

3 个答案:

结构化数组