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python - 连接大小不等的 numpy 数组，保持索引位置固定

问题描述

假设我有 3 个变量对 A、B 和 C 的数据（在我的实际应用程序中，变量的数量在 1000-3000 之间，但可能更高）。

我们还假设数组中有一些数据。

例如：

数组 X：

np.array([[  0.,   2.,   3.],
        [ -2.,   0.,   4.],
        [ -3.,  -4.,   0.]])

在哪里：

X[0,0] = corresponds to data for variables A and A
X[0,1] = corresponds to data for variables A and B
X[0,2] = corresponds to data for variables A and C
X[1,0] = corresponds to data for variables B and A
X[1,1] = corresponds to data for variables B and B
X[1,2] = corresponds to data for variables B and C
X[2,0] = corresponds to data for variables C and A
X[2,1] = corresponds to data for variables C and B
X[2,2] = corresponds to data for variables C and C

数组 Y：

np.array([[2,12],
[-12, 2]])

Y[0,0] = corresponds to data for variables A and C
Y[0,1] = corresponds to data for variables A and B
Y[1,0] = corresponds to data for variables B and A
Y[1,1] = corresponds to data for variables C and A

阵列 Z：

np.array([[ 99,  77],
       [-77, -99]])

Z[0,0] = corresponds to data for variables A and C
Z[0,1] = corresponds to data for variables B and C
Z[1,0] = corresponds to data for variables C and B
Z[1,1] = corresponds to data for variables C and A

我想连接上述数组，保持变量位置固定，如下所示：

END_RESULT_ARRAY index 0 corresponds to variable A
END_RESULT_ARRAY index 1 corresponds to variable B
END_RESULT_ARRAY index 2 corresponds to variable C

基本上，宇宙中有 N 个变量，但每个月都会发生变化（可以引入新变量，现有变量可以退出然后返回或永远不会返回）。在宇宙中的 N 个变量中，我计算排列对并且每个变量的位置是固定的，即索引 0 对应于变量 A，索引 = 1 对应于变量 B（如上所述）。

鉴于上述要求，结束 END_RESULT_ARRAY 应如下所示：

array([[[  0.,   2.,   3.],
        [ -2.,   0.,   4.],
        [ -3.,  -4.,   0.]],

       [[ nan,  12.,   2.],
        [-12.,  nan,  nan],
        [  2.,  nan,  nan]],

       [[ nan,  nan,  99.],
        [ nan,  nan,  77.],
        [-99., -77.,  nan]]])

请记住，上面是一个插图。

在我的实际应用中，我有大约 125 个数组，并且每个月都会生成一个新数组。每个月度数组可能有不同的大小，并且可能只有我的 Universe 中定义的部分变量的数据。此外，由于每个月都会创建新数组，因此无法知道其大小或哪些变量将包含数据（或哪些变量将丢失）。

所以直到最近的每月数组，我们可以从可用的历史数据中确定最大大小。每个月我们都必须重新检查所有数组的最大大小，因为有新数组可用。一旦我们有了最大尺寸，我们就可以将所有数组重新缝合/连接在一起，如果这在numpy. 这将是每月进行的持续操作。

我想要一个能够将这些数组拼接在一起的通用机制，保持我描述的关于变量索引位置的要求是固定的。

我实际上想使用H5PY数组，因为我的数据集将在不久的将来呈指数增长。但是，我希望将此numpy作为第一步。

标签： pythonarraysnumpy

解决方案

基于@user3483203 的评论。下一步是连接数组。

a = np.array([[  0.,   2.,   3.],
        [ -2.,   0.,   4.],
        [ -3.,  -4.,   0.]])

b = np.array([[0,12], [-12, 0]])


out = np.full_like(a, np.nan); i, j = b.shape;  out[:i, :j] = b

res = np.array([a, out])
print (res)

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