如何在 numpy 中合并不同元素(matlab 风格)？
[数组([ 0.]), 0.0, 0.0011627, 0.0, 2.69, 0.0, 数组([ 3.8269, 7.0184]), 数组([ 4.4e-16, 2.1e+00])]
(我试过np.concatenate，但显然它只接受数组作为输入)。
基本上，我想通过索引动态连接向量中的元素。我试过了:
V = np.array([1,2,3,4,5,6])
Y = np.array([7,8,9,10,11,12])
Z = np.array([V[0:2],Y[0],V[3],Y[1:3],V[4:],Y[4:]])
它可以工作，但里面有数组元素。我只想要一个平面数字向量(Matlab 样式)，因为稍后我用这些向量制作了一个矩阵(称为 RES)。哪怕是一个简单的
np.savetxt('TT',RES,fmt='%1.1e')
失败，因为它需要 float 而不是内部数组。
猜猜这应该很简单。 np.hstack 完成这项工作。但是有没有其他简单的方法来进行 Matlab 风格的索引以及向量和标量的组合？
最佳答案
你可以使用 np.r_ :
In [32]: Z = np.r_[V[0:2],Y[0],V[3],Y[1:3],V[4:],Y[4:]]
In [33]: Z
Out[33]: array([ 1, 2, 7, 4, 8, 9, 5, 6, 11, 12])
关于python - 合并/连接具有不同元素的数组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21990345/