我有两个数组,例如 (3,2)
的形状和另一个 (10,7)
的形状。我想要两个数组的所有组合,这样我最终得到一个 9 列数组。换句话说,我想要第一个数组的每一行与第二个数组的行的所有组合。
我该怎么做?据我所知,我没有正确使用 meshgrid。
根据之前的帖子,我的印象是
a1 = np.zeros((10,7))
a2 = np.zeros((3,2))
r = np.array(np.meshgrid(a1, a2)).T.reshape(-1, a1.shape[1] + a2.shape[1])
会起作用,但这给了我 (84,10) 的维度。
最佳答案
方法#1
着重于性能,这是一种使用 array-initialization
和 element-broadcasting
进行分配的方法 -
m1,n1 = a1.shape
m2,n2 = a2.shape
out = np.zeros((m1,m2,n1+n2),dtype=int)
out[:,:,:n1] = a1[:,None,:]
out[:,:,n1:] = a2
out.shape = (m1*m2,-1)
解释:
诀窍在于两个步骤:
out[:,:,:n1] = a1[:,None,:]
out[:,:,n1:] = a2
第 1 步:
In [227]: np.random.seed(0)
In [228]: a1 = np.random.randint(1,9,(3,2))
In [229]: a2 = np.random.randint(1,9,(2,7))
In [230]: m1,n1 = a1.shape
...: m2,n2 = a2.shape
...: out = np.zeros((m1,m2,n1+n2),dtype=int)
...:
In [231]: out[:,:,:n1] = a1[:,None,:]
In [232]: out[:,:,:n1]
Out[232]:
array([[[5, 8],
[5, 8]],
[[6, 1],
[6, 1]],
[[4, 4],
[4, 4]]])
In [233]: a1[:,None,:]
Out[233]:
array([[[5, 8]],
[[6, 1]],
[[4, 4]]])
所以,基本上我们是在分配 a1
的元素,保持第一个轴与相应的输出轴对齐,同时让输出数组的第二个轴上的元素填充到广播中与沿该轴为 a1
添加的 newaxis
相对应的方式。这是这里的关键,它带来了性能,因为我们没有分配额外的内存空间,否则我们需要使用显式重复/平铺方法。
第 2 步:
In [237]: out[:,:,n1:] = a2
In [238]: out[:,:,n1:]
Out[238]:
array([[[4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]],
[[4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]],
[[4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]]])
In [239]: a2
Out[239]:
array([[4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]])
在这里,我们基本上是沿输出数组的第一个轴广播那个 block a2
,而没有明确地进行重复复制。
示例输入,完整性输出 -
In [242]: a1
Out[242]:
array([[5, 8],
[6, 1],
[4, 4]])
In [243]: a2
Out[243]:
array([[4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]])
In [244]: out
Out[244]:
array([[[5, 8, 4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[5, 8, 8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]],
[[6, 1, 4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[6, 1, 8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]],
[[4, 4, 4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[4, 4, 8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]]])
方法#2
另一个平铺/重复
-
parte1 = np.repeat(a1[:,None,:],m2,axis=0).reshape(-1,m2)
parte2 = np.repeat(a2[None],m1,axis=0).reshape(-1,n2)
out = np.c_[parte1, parte2]
关于python - 两个 numpy 数组中所有行的组合,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47143712/