连接具有不同形状复制值的 arrays

Question

我有一个形状为： (15,2)的数组。 我还有另一个带有值的数组： [0, 3, 5] 。

我想在第一个数组中使用第二个数组中的值创建另一列，其中前 5 行的值为 0，第 6-10 行的值为 3，最后 5 行的值为 5。

像这样：

[0,
 0,
 0,
 0,
 0,
 3,
 3,
 3,
 3,
 3,
 5,
 5,
 5,
 5,
 5]

是否有任何 numpy 方法可以做到这一点？

谢谢！

Answer 1

您可以使用 numpy 的内置repeat和stack ing：

a = np.zeros((15,2))
b = np.array([0,3,5])
np.hstack((a, np.repeat(b,5)[:,None]))

output：

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 3.]
 [0. 0. 3.]
 [0. 0. 3.]
 [0. 0. 3.]
 [0. 0. 3.]
 [0. 0. 5.]
 [0. 0. 5.]
 [0. 0. 5.]
 [0. 0. 5.]
 [0. 0. 5.]]

Answer 2

使用np.concatenate 。

• 将您的第二个数组转换为二维“向量”数组，其中每行有 1 列

a = [0, 0, 0, 0, 0, 3, 3, 3, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 5] # your list of [0, 3, 5]
a = np.array([a]).T # [ [0], [0], [0], ..., [5] ] the "vector" array

然后简单地

b = np.array([[i, i +1] for i in range(15)]) # some example 15x2 array
print(np.concatenate((b, a), axis=1)) 

output 是

array([[ 0,  1,  0],
       [ 1,  2,  0],
       [ 2,  3,  0],
       [ 3,  4,  0],
       [ 4,  5,  0],
       [ 5,  6,  3],
       [ 6,  7,  3],
       [ 7,  8,  3],
       [ 8,  9,  3],
       [ 9, 10,  3],
       [10, 11,  5],
       [11, 12,  5],
       [12, 13,  5],
       [13, 14,  5],
       [14, 15,  5]])

Answer 3

rand = np.random.random((15,2)) # shape is (15,2)
vals = np.array([0,3,5]) # shape is (3,)
res = np.concatenate(([np.full((rand.shape[0]//vals.shape[0],), val) for val in vals]), axis=0)
res

output：

array([0, 0, 0, 0, 0, 3, 3, 3, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 5])

最后，

final = np.hstack((rand, res.reshape(15,1)))
final

output：

array([[0.29759807, 0.60548479, 0.        ],
       [0.61242249, 0.46456274, 0.        ],
       [0.86172011, 0.2963868 , 0.        ],
       [0.91728575, 0.36366023, 0.        ],
       [0.56488556, 0.82130321, 0.        ],
       [0.59482141, 0.46148353, 3.        ],
       [0.7762271 , 0.25415058, 3.        ],
       [0.09176551, 0.9687253 , 3.        ],
       [0.06473259, 0.34686598, 3.        ],
       [0.69542414, 0.15540001, 3.        ],
       [0.02880707, 0.23169327, 5.        ],
       [0.90004256, 0.22145591, 5.        ],
       [0.61596969, 0.46807342, 5.        ],
       [0.02263769, 0.68522023, 5.        ],
       [0.81777274, 0.58145853, 5.        ]])