Question

我有scipy.signal.con2discrete的输出，该输出生成以下元组：

(array([[1., 0.],
        [1., 1.]]), array([[ 0.66      , -0.66      ],
        [ 0.33      , -1.49999601]]), array([0., 1.]), array([0., 0.]), 1)

该对象的形状返回（5，）

我想摆脱最后一个'1'，并将数组重构为形状（4,3）。也就是说，我想要的最终数组应如下所示：

1., 0., 0.66, -0.66
1., 1., 0.33, -1.5
0., 1., 0., 0.

如何在numpy中有效地做到这一点？

Answer 1

In [584]: (array([[1., 0.], 
     ...:         [1., 1.]]), array([[ 0.66      , -0.66      ], 
     ...:         [ 0.33      , -1.49999601]]), array([0., 1.]), array([0., 0.])
     ...: , 1)                                                                  
Out[584]: 
(array([[1., 0.],
        [1., 1.]]), array([[ 0.66      , -0.66      ],
        [ 0.33      , -1.49999601]]), array([0., 1.]), array([0., 0.]), 1)
In [585]: x=_                                                                   
In [586]: len(x)                                                                
Out[586]: 5

In [588]: [i.shape for i in x[:4]]                                              
Out[588]: [(2, 2), (2, 2), (2,), (2,)]

In [590]: np.concatenate((x[0],x[1]), axis=1)                                   
Out[590]: 
array([[ 1.        ,  0.        ,  0.66      , -0.66      ],
       [ 1.        ,  1.        ,  0.33      , -1.49999601]])

In [591]: np.concatenate((x[2],x[3]), axis=0)                                   
Out[591]: array([0., 1., 0., 0.])

In [592]: np.vstack((__, _))                                                    
Out[592]: 
array([[ 1.        ,  0.        ,  0.66      , -0.66      ],
       [ 1.        ,  1.        ,  0.33      , -1.49999601],
       [ 0.        ,  1.        ,  0.        ,  0.        ]])

类似block的东西可以用来做同样的事情：

In [594]: np.block([[x[0],x[1]],[x[2],x[3]]])                                   
Out[594]: 
array([[ 1.        ,  0.        ,  0.66      , -0.66      ],
       [ 1.        ,  1.        ,  0.33      , -1.49999601],
       [ 0.        ,  1.        ,  0.        ,  0.        ]])

重塑数组元组

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