python - 将向量排列成矩阵的向量化方法(numpy)
问题描述
我有 4 个相同尺寸的向量(比如 3 个)
a= [1, 5, 9]
b= [2, 6, 10]
c= [3, 7, 11]
d= [4, 8, 12]
我想用 numpy 做的是创建一个具有这种结构的尺寸为 3x2x2 的矩阵
所以结果矩阵将是这样的
[
[[1, 2],[3,4]],
[[5, 6],[7,8]],
[[9, 10],[11,12]],
]
我知道使用 for 循环很容易,但我正在寻找一种矢量化方法。
提前致谢
解决方案
np.stack
是用于以各种顺序组合数组(或在本例中为列表)的便捷工具:
In [74]: a= [1, 5, 9]
...: b= [2, 6, 10]
...: c= [3, 7, 11]
...: d= [4, 8, 12]
...:
...:
默认没有轴参数就像np.array
,添加一个新的初始维度:
In [75]: np.stack((a,b,c,d))
Out[75]:
array([[ 1, 5, 9],
[ 2, 6, 10],
[ 3, 7, 11],
[ 4, 8, 12]])
但是顺序不是你想要的。让我们试试axis=1
:
In [76]: np.stack((a,b,c,d),1)
Out[76]:
array([[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12]])
订单看起来不错。现在添加一个重塑:
In [77]: np.stack((a,b,c,d),1).reshape(3,2,2)
Out[77]:
array([[[ 1, 2],
[ 3, 4]],
[[ 5, 6],
[ 7, 8]],
[[ 9, 10],
[11, 12]]])
另一种方法是加入列表、重塑和转置:
In [78]: np.array([a,b,c,d])
Out[78]:
array([[ 1, 5, 9],
[ 2, 6, 10],
[ 3, 7, 11],
[ 4, 8, 12]])
In [79]: _.reshape(2,2,3)
Out[79]:
array([[[ 1, 5, 9],
[ 2, 6, 10]],
[[ 3, 7, 11],
[ 4, 8, 12]]])
In [80]: _.transpose(2,1,0)
Out[80]:
array([[[ 1, 3],
[ 2, 4]],
[[ 5, 7],
[ 6, 8]],
[[ 9, 11],
[10, 12]]])
In [81]: __.transpose(2,0,1)
Out[81]:
array([[[ 1, 2],
[ 3, 4]],
[[ 5, 6],
[ 7, 8]],
[[ 9, 10],
[11, 12]]])
我们可以尝试对此进行系统化,但我发现尝试各种替代方案很有启发性。
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