使用列表推导式创建一个二维numpy数组。

Question

我需要使用列表推导式创建一个二维的numpy数组，但它必须按照以下格式：

[[1, 2, 3],
 [2, 3, 4],
 [3, 4, 5],
 [4, 5, 6],
 [5, 6, 7]]]

到目前为止，我所弄清的仅有：

two_d_array = np.array([[x+1 for x in range(3)] for y in range(5)])

给定：

array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3]])

不太确定如何更改增量。 感谢任何帮助！

编辑：意外地在示例中遗漏了[3,4,5]。 现在已包含。

- ambrrrgris

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尝试使用x + y而不是x + 1。 - ForceBru

[3, 4, 5]在哪里？ - roganjosh

@ForceBru 或许应该用 x + y + 1 而不是 x + 1。 - norok2

你期望的数组中是否缺少了[3,4,5]这一行，还是它被有意地删除了？ - Ehsan

抱歉，[3, 4, 5]被错误地遗漏了。 - ambrrrgris

你需要使用列表推导式吗？可以使用[1, 2, 3] + np.arange(5)[:, None]。 - user3483203

Answer 1

更改代码，类似这样就可以工作：

two_d_array = np.array([[(y*3)+x+1 for x in range(3)] for y in range(5)])
>>> [[1,2,3],[4,5,6],...]
two_d_array = np.array([[y+x+1 for x in range(3)] for y in range(5)])
>>> [[1,2,3],[2,3,4],...]

- Uriya Harpeness

Answer 2

Here's a quick one-liner that will do the job:

np.array([np.arange(i, i+3) for i in range(1, 6)])

其中3是每个数组中的列数或元素数量，6是要执行的迭代次数 - 在本例中，它是要创建的数组的数量；这就是为什么输出中有5个数组。

输出：

array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4],
       [3, 4, 5],
       [4, 5, 6],
       [5, 6, 7]])

- S3DEV

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啊，好的。还在适应所有不同的np函数。这个有效，谢谢！ - ambrrrgris

Answer 3

你已经得到了一些好的理解答案，这里提供几个numpy解决方案。

简单加法：

np.arange(1, 6)[:, None] + np.arange(3)

疯狂的步幅技巧：

base = np.arange(1, 8)
np.lib.stride_tricks.as_strided(base, shape=(5, 3), strides=base.strides * 2).copy()

重新塑造的累积和：

base = np.ones(15)
base[3::3] = -1
np.cumsum(base).reshape(5, 3)

- Mad Physicist

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@S3DEV。修正了-1。你从问题中得到的9在哪里？ - Mad Physicist