如何按顺序将两个矩阵中的值相互分配？

Question

根据示例，我尝试将第二个矩阵中的值分配给第一个润滑器中的值。 首先，我通过矩阵 b 中的最后一行 go 并逐渐将矩阵 d 中的值分配给它。 然后我在矩阵 b 中向上移动一行，在矩阵 d 中移动下一个 position 并且我也依次分配。 所以我继续到矩阵的末尾

例子

导入 numpy 作为 np

b=np.array([13,14,15,16,17],
           [22,23,24,25,26],
           [31,32,33,34,35])

d=np.array[100,200,300,400,500,600,700]

需要 output

31 100
32 200
33 300
34 400
35 500
22 200
23 300
24 400
25 500
26 600
13 300
14 400 
15 500 
16 600
17 700

谁能帮我这个？

Answer 1

**注意：我在语法上做了一些小修正。
-（负）索引将很有用。 您需要在 b 上迭代 -1,-2... 行。 -1 = 最后一行。 并使用行 id 在 d 中获取偏移量。

import numpy as np
b=np.array([[13,14,15,16,17],
           [22,23,24,25,26],
           [31,32,33,34,35]])

d=np.array([100,200,300,400,500,600,700])

for i in range(1, 1+len(b)):
    for j in range(len(b[-i])):
        print(b[-i][j], d[i+j-1])

Answer 2

为此，您可以重新排列b的行并将它们按顺序水平堆叠。
然后通过将元素从 i 到 i + len(row(b)) 从数组d中创建一个矩阵，其中 i 从 0 开始并在每个 epoch 后移位，然后按顺序水平堆叠行。
最后可以zip这两个arrays得到想要的结果

b=np.array([[13,14,15,16,17],
           [22,23,24,25,26],
           [31,32,33,34,35]])

d=np.array([100,200,300,400,500,600,700])

val1 = np.hstack(b[::-1])
val2 = np.hstack([d[i:i+b.shape[1]] for i in range(b.shape[0])])
res = zip(val1, val2)
for i, j in res:
    print(i, j)

output：

31 100
32 200
33 300
34 400
35 500
22 200
23 300
24 400
25 500
26 600
13 300
14 400
15 500
16 600
17 700

Answer 3

如果您从d数组中的索引a数组预测，您可以尝试以下操作：

>>> order = b[::-1]
>>> idx = (order % 10) - 1
>>> np.stack([order.ravel(), d[idx].ravel()]).T

array([[ 31, 100],
       [ 32, 200],
       [ 33, 300],
       [ 34, 400],
       [ 35, 500],
       [ 22, 200],
       [ 23, 300],
       [ 24, 400],
       [ 25, 500],
       [ 26, 600],
       [ 13, 300],
       [ 14, 400],
       [ 15, 500],
       [ 16, 600],
       [ 17, 700]])

Answer 4

您可以将d视为对应于翻转b的矩阵：

v = np.lib.stride_tricks.as_strided(d, shape=b.shape, strides=d.strides * 2)

现在您可以将两者堆叠在一起：

result = np.ravel((b[::-1].ravel(), v.ravel()), axis=-1)