Python 在 Numpy 中，如何压缩两个二维数组？
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时间：2020-08-19 09:36:43 来源:igfitidea点击:
in Numpy, how to zip two 2-D arrays?
提问by LWZ
For example I have 2 arrays
例如我有 2 个数组
a = array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]])
b = array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]])
How can I zipaand bso I get
我怎样才能zipa等b我得到
c = array([[(0,0), (1,1), (2,2), (3,3)],
[(4,4), (5,5), (6,6), (7,7)]])
?
?
采纳答案by Daniel
You can use dstack:
您可以使用dstack：
>>> np.dstack((a,b))
array([[[0, 0],
[1, 1],
[2, 2],
[3, 3]],
[[4, 4],
[5, 5],
[6, 6],
[7, 7]]])
If you must have tuples:
如果你必须有元组：
>>> np.array(zip(a.ravel(),b.ravel()), dtype=('i4,i4')).reshape(a.shape)
array([[(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3)],
[(4, 4), (5, 5), (6, 6), (7, 7)]],
dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')])
For Python 3+ you need to expand the zipiterator object. Please note that this is horribly inefficient:
对于 Python 3+，您需要扩展zip迭代器对象。请注意，这是非常低效的：
>>> np.array(list(zip(a.ravel(),b.ravel())), dtype=('i4,i4')).reshape(a.shape)
array([[(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3)],
[(4, 4), (5, 5), (6, 6), (7, 7)]],
dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')])
回答by Aert
np.array([zip(x,y) for x,y in zip(a,b)])
