我有三个不同的numpy数组
a = array([ 0, 3, 6, 9, 12])
b = array([ 1, 4, 7, 10, 13])
c = array([ 2, 5, 8, 11, 14])
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我如何使用numpy方法加入它们
d = array[(0,1,2,3,4,...,12,13,14)]
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我不想写一个循环
for i in range(len(a)):
[...]
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这只是我的项目中的一个例子,数组没有排序,我想保持他们的顺序.
您可以转置和展平数组:
d = numpy.array([a, b, c]).T.flatten()
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组合数组的另一种方法是使用numpy.vstack():
d = numpy.vstack((a, b, c)).T.flatten()
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(顺便说一句,我不知道哪一个更快.)
编辑:为了回应Nicolas Barbey的回答,这里是如何只复制一次数据:
d = numpy.empty((len(a), 3), dtype=a.dtype)
d[:, 0], d[:, 1], d[:, 2] = a, b, c
d = d.ravel()
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此代码确保数据的布局方式ravel()
不需要复制,实际上它比我机器上的原始代码快得多:
In [1]: a = numpy.arange(0, 30000, 3)
In [2]: b = numpy.arange(1, 30000, 3)
In [3]: c = numpy.arange(2, 30000, 3)
In [4]: def f(a, b, c):
...: d = numpy.empty((len(a), 3), dtype=a.dtype)
...: d[:, 0], d[:, 1], d[:, 2] = a, b, c
...: return d.ravel()
...:
In [5]: def g(a, b, c):
...: return numpy.vstack((a, b, c)).T.ravel()
...:
In [6]: %timeit f(a, b, c)
10000 loops, best of 3: 34.4 us per loop
In [7]: %timeit g(a, b, c)
10000 loops, best of 3: 177 us per loop
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