我有两个对象数组,长度不一定相同:
我想生成矩阵。
一个解决方案是:
import numpy as np
class Obj_A:
def __init__(self,n):
self.type = 'a'+str(n)
def __eq__(self,other):
return self.type==other.type
class Obj_B:
def __init__(self,n):
self.type = 'b'+str(n)
def __eq__(self,other):
return self.type==other.type
a = np.array([Obj_A(n) for n in range(2)])
b = np.array([Obj_B(n) for n in range(3)])
我想生成矩阵。
mat = np.array([[[a[0],b[0]],[a[0],b[1]],[a[0],b[2]]],
[[a[1],b[0]],[a[1],b[1]],[a[1],b[2]]]])
这个矩阵的形状为(len(a),len(b),2)
。它的元素是
mat[i,j] = [a[i],b[j]]
一个解决方案是:
mat = np.empty((len(a),len(b),2),dtype='object')
for i,aa in enumerate(a):
for j,bb in enumerate(b):
mat[i,j] = np.array([aa,bb],dtype='object')
但是对于我的问题来说这太昂贵了,因为我的问题中 O(len(a)) = O(len(b)) = 1e5
。
我怀疑有一个干净的numpy解决方案,涉及到np.repeat
、np.tile
和np.transpose
,与这里的被接受的答案类似,但在这种情况下,输出不仅需要重塑以获得所需的结果。
np.transpose()
如何重新排列数组的维度。我建议查看文档并尝试一些示例,例如创建一个3D数组arr
并尝试arr.transpose(0,2,1)
,arr.transpose(2,0,1)
等等,以了解其工作原理。 - David Znp.transpose(np.meshgrid(a,b))
就足够了。另一种表达方式是np.array(np.meshgrid(a,b)).T
。 - hpaulj