Python 如何将两个 1d numpy 数组压缩为 2d numpy 数组
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How to zip two 1d numpy array to 2d numpy array
提问by zjffdu
I have two numpy 1d arrays, e.g:
我有两个 numpy 一维数组，例如：
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = np.array([6,7,8,9,10])
Then how can I get one 2d array [[1,6], [2,7], [3,8], [4,9], [5, 10]]?
那我怎样才能得到一个二维数组[[1,6], [2,7], [3,8], [4,9], [5, 10]]呢？
采纳答案by ébe Isaac
The answer lies in your question:
答案就在你的问题中：
np.array(list(zip(a,b)))
Edit:
编辑：
Although my post gives the answer as requested by the OP, the conversion to list and back to NumPy array takes some overhead (noticeable for large arrays).
尽管我的帖子按照 OP 的要求给出了答案，但转换到列表并返回到 NumPy 数组需要一些开销（对于大型数组很明显）。
Hence, dstackwould be a computationally efficient alternative (ref. @zipa's answer). I was unaware of dstackat the time of posting this answer so credits to @zipa for introducing it to this post.
因此，dstack这将是一种计算效率高的替代方案（参考@zipa 的回答）。我dstack在发布此答案时并不知道，因此感谢 @zipa 将其介绍到这篇文章中。
回答by zipa
If you have numpy arrays you can use dstack():
如果你有 numpy 数组，你可以使用dstack()：
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = np.array([6,7,8,9,10])
c = np.dstack((a,b))
#or
d = np.column_stack((a,b))
>>> c
array([[[ 1, 6],
[ 2, 7],
[ 3, 8],
[ 4, 9],
[ 5, 10]]])
>>> d
array([[ 1, 6],
[ 2, 7],
[ 3, 8],
[ 4, 9],
[ 5, 10]])
>>> c.shape
(1, 5, 2)
>>> d.shape
(5, 2)
回答by akash karothiya
You can use zip
您可以使用 zip
np.array(list(zip(a,b)))
array([[ 1, 6],
[ 2, 7],
[ 3, 8],
[ 4, 9],
[ 5, 10]])
