如果我有两个numpy一维数组
x=np.array([1,2,3]) y=np.array([11,22,33])
如何将它们压缩到Numpy二维坐标数组中？如果这样做：
x1,x2,x3=zip(*(x,y))
结果是list类型，而不是Numpy数组.所以我必须这么做
x1=np.asarray(x1)
有没有更简单的方法，不需要在每个坐标上调用np.asarray？有没有返回Numpy数组的Numpy zip函数？
np.asarray
gmol16391#
就用
x1, x2, x3 = np.vstack([x,y]).T
n1bvdmb62#
使用numpy.dstack()按深度堆叠输入数组，并使用numpy.squeeze()去掉单元素维度，然后将结果赋给坐标变量x1、x2和x3，如下所示：
numpy.dstack()
numpy.squeeze()
x1
x2
x3
In [84]: x1, x2, x3 = np.squeeze(np.dstack((x,y))) # outputs In [85]: x1 Out[85]: array([ 1, 11]) In [86]: x2 Out[86]: array([ 2, 22]) In [87]: x3 Out[87]: array([ 3, 33])
sgtfey8w3#
使用numpy.c_：
numpy.c_
x1, x2, x3 = np.c_[x, y]
输出：
# x1 array([ 1, 11]) # x2 array([ 2, 22]) # x3 array([ 3, 33])
3条答案
按热度按时间gmol16391#
就用
n1bvdmb62#
使用
numpy.dstack()按深度堆叠输入数组，并使用numpy.squeeze()去掉单元素维度，然后将结果赋给坐标变量x1、x2和x3，如下所示：sgtfey8w3#
使用
numpy.c_：输出：