将多维元素附加到numpy数组中，而无需重塑

Question

我有几个简单的问题，我找不到答案。 它们都在下面的示例代码中说明。 感谢您的任何帮助！

import numpy as np 
#here are two arrays to join together 
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = np.array([6,7,8,9,10])
#here comes the joining step I don't know how to do better

#QUESTION 1: How to form all permutations of two 1D arrays?

temp = np.array([]) #empty array to be filled with values 
for aa in a: 
    for bb in b: 
        temp = np.append(temp,[aa,bb]) #fill the array

#QUESTION 2: Why do I have to reshape? How can I avoid this? 

temp = temp.reshape((int(temp.size/2),2)) 

编辑：使代码更简单

Answer 1

要回答您的第一个问题，您可以使用np.meshgrid在两个输入数组的元素之间形成那些组合，并以向量化的方式获得temp的最终版本，从而避免这些循环，如下所示-

np.array(np.meshgrid(a,b)).transpose(2,1,0).reshape(-1,2)

如所看到的，如果您打算获得2列输出数组，我们仍然需要重塑形状。

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我们还有其他方法可以使用网状结构构造数组，从而避免重塑形状。 其中一种方法是使用np.column_stack ，如下所示-

r,c = np.meshgrid(a,b)
temp = np.column_stack((r.ravel('F'), c.ravel('F')))

Answer 2

迭代构建数组的正确方法是使用列表追加。 np.append的命名不正确，经常被误用。

In [274]: a = np.array([1,2,3,4,5])
     ...: b = np.array([6,7,8,9,10])
     ...: 
In [275]: temp = []
In [276]: for aa in a:
     ...:     for bb in b:
     ...:         temp.append([aa,bb])
     ...:         
In [277]: temp
Out[277]: 
[[1, 6],
 [1, 7],
 [1, 8],
 [1, 9],
 [1, 10],
 [2, 6],
  ....
 [5, 9],
 [5, 10]]
In [278]: np.array(temp).shape
Out[278]: (25, 2)

最好完全避免循环，但是如果必须的话，请使用此列表追加方法。