如何將一維numpy數組元素線轉換為新的一維numpy數組？

Question

我有n numpy 1D數組ì_0 = [i00, i01, i02, ...] ， i_1 = [i10, i11, i12, ...] ，...並想將值放入m新的1D數組中o_0 = [i00, i10, 120, ...] ， o_1 = [i01, i11, i21, ...] ，...，其中m是等長數組i_0 ， i_1 ，...的元素計數。 我如何才能實現最佳性能（迭代o_0 ， o_1 ，...數組時可能啟用Python惰性）？

考慮此示例輸入數據i_0 （向上）， i_1

import numpy as np

i_0 = np.array([1.0, 2, 3])
i_1 = np.array([1.1, 2.1, 3.1])

應該轉換為m=3輸出o_0 ， o_1和o_2

o_0 = np.array([1.0, 1.1])
o_1 = np.array([2.0, 2.1])
o_2 = np.array([3.0, 3.1])

或成一個二維數組o

o = np.array([[1.0, 1.1], [2.0, 2.1], [3.0, 3.1]])

相當於

o = np.array([o_0, o_1, o_2])

Answer 1

首先是一個問題：為什么要明智？ 您是否想對從輸入到輸出數組的每個過程進行處理？ 如果是這樣，您要么只需要簡單地循環輸入數組，就可以使用python的yield （也許可以節省工作內存）。 另外，如果可能的話，您可以將步驟包含在一個函數中，以對操作進行矢量化處理，從而一次性（在元素上）一次在完整的numpy數組上執行。

編輯：

在這種情況下（您的特定示例），這實際上非常簡單，因為您可以將輸入數組連接到單個矩陣中，例如：

input = np.vstack([i_0, i_1])

現在簡單地轉置矩陣，以獲得結果：

result = input.T

要再次從向量中提取數組，您可以像這樣解壓縮它們：

o_1, o_2 = result    # 2 output arrays for input arrays, each of 2 elements

您可以使用python 列表推導或類似方法對實際上具有更多輸入/輸出向量的矩陣執行此操作。

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這個答案是特定於您的情況的，但希望展示與在每個元素上進行迭代的C / C ++之類的語言相比， numpy數組如何在單個調用（或幾個調用）中執行操作。 在后台，這就是numpy為您所做的（實際上是在C中），因此您在python中獲得了類似於C的性能。 如果您熟悉低級語言，則在考慮使用numpy時可能需要更改方式。