小编Nem*_*vic的帖子

假设有两个数组：

inner_array = np.array([[3, 3, 3],
                        [6, 6, 6],
                        [9, 9, 9]])

outer_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16])

创建看起来像这样的数组的最干净的方法是什么：

[[ 1,  2,  3,  4, 5],
 [16,  3,  3,  3, 6],
 [15,  6,  6,  6, 7],
 [14,  9,  9,  9, 8],
 [13, 12, 11, 10, 9]]

如果能控制外层数组的起始位置就更好了

我有一个相对简单的问题，如果不使用循环就无法解决。我很难找出这个问题的正确标题。假设我们有两个 numpy 数组：

array_1 = np.array([[0, 1, 2],
                    [3, 3, 3],
                    [3, 3, 4],
                    [3, 6, 2]])

array_2 = np.array([[0, 0, 0], 
                    [1, 1, 1],
                    [2, 2, 2],
                    [3, 3, 3],
                    [4, 4, 4],
                    [5, 5, 5],
                    [6, 6, 6]])

array_1array_2表示我们想要的行的索引sum。例如， array4中的第 行result应包含与array_1 中的所有行array_2具有相同行索引的所有行的总和。3

在代码中更容易理解：

result = np.empty(array_2.shape)

for i in range(array_1.shape[0]):
    for j in range(array_1.shape[1]):
        index = array_1[i, j]
        result[index] = result[index] + array_2[i]

结果应该是：

[[ 0  0 …