从两个数组创建numpy数组，使交替的索引包含来自不同数组的元素

Question

我可以帮助您翻译关于IT技术的内容，以下是需要翻译的内容：

我正在寻求一种快速的方法来按下列方式合并两个Python中的Numpy数组。例如，如果我有以下两个数组：

arr1 = np.array([0.0, 1.0, 11.0, 111.0])
arr2 = np.array([0.5, 1.5, 11.5, 111.5])

如果我想要合并的数组（假设为arr3）包含arr1和arr2中交替的元素索引，那么：

arr3 = np.array([0.0, 0.5, 1.0, 1.5, 11.0, 11.5, 111.0, 111.5]) 

我意识到可以使用两个for循环来实现，将arr1和arr2的元素存储到交替的索引（arr3的索引）中。但是，在我的实际工作中，我将处理大型数组（arr1和arr2），我希望确保我使用的方法是高效和快速的来实现这个功能（即创建arr3）。

非常感谢任何帮助。

- Commoner

Answer 1

这是一种方法。追加或堆叠的方法效率低下，因为内存没有预先分配。当内存分配提前确定时，numpy 数组的操作效果最佳。

arr1 = np.array([0.0, 1.0, 11.0, 111.0])
arr2 = np.array([0.5, 1.5, 11.5, 111.5])

arr3 = np.zeros(arr1.shape[0] + arr2.shape[0], dtype=arr1.dtype)
arr3[::2] = arr1
arr3[1::2] = arr2

print(arr3)

[   0.     0.5    1.     1.5   11.    11.5  111.   111.5]

- jpp

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在我的设备上，大约比dstack + flatten方案快3倍，万岁！ - Aubergine

Answer 2

以下是另一种方法：

In []:
np.dstack((arr1, arr2)).flatten()

Out[]:
array([  0. ,   0.5,   1. ,   1.5,  11. ,  11.5, 111. , 111.5])

- AChampion