将向量排列成矩阵的向量化方法（numpy）

Question

我有4个相同维数的向量（例如3）a= [1, 5, 9]b= [2, 6, 10]c= [3, 7, 11]d= [4, 8, 12]我想用 numpy 做的是创建一个具有这种结构的尺寸为 3x2x2 的矩阵所以结果矩阵将是这样的[[[1, 2],[3,4]],[[5, 6],[7,8]],[[9, 10],[11,12]],]我知道使用 for 循环很容易，但我正在寻找一种矢量化方法。提前致谢

Answer 1

np.reshape() 会做的：

np.reshape(np.array([a,b,c,d]).T,[3,2,2])

将产生期望的结果。

Answer 2

np.stack 是用于以各种顺序组合数组（或在本例中为列表）的方便工具：

In [74]: a= [1, 5, 9]

    ...: b= [2, 6, 10]

    ...: c= [3, 7, 11]

    ...: d= [4, 8, 12]

    ...: 

    ...:

没有轴参数的默认值是np.array，添加新的初始尺寸：

In [75]: np.stack((a,b,c,d))

Out[75]: 

array([[ 1,  5,  9],

       [ 2,  6, 10],

       [ 3,  7, 11],

       [ 4,  8, 12]])

但订单不是你想要的。让我们试试axis=1：

In [76]: np.stack((a,b,c,d),1)

Out[76]: 

array([[ 1,  2,  3,  4],

       [ 5,  6,  7,  8],

       [ 9, 10, 11, 12]])

订单看起来不错。现在添加一个重塑：

In [77]: np.stack((a,b,c,d),1).reshape(3,2,2)

Out[77]: 

array([[[ 1,  2],

        [ 3,  4]],

       [[ 5,  6],

        [ 7,  8]],

       [[ 9, 10],

        [11, 12]]])

另一种方法是加入列表，重塑和转置：

In [78]: np.array([a,b,c,d])

Out[78]: 

array([[ 1,  5,  9],

       [ 2,  6, 10],

       [ 3,  7, 11],

       [ 4,  8, 12]])

In [79]: _.reshape(2,2,3)

Out[79]: 

array([[[ 1,  5,  9],

        [ 2,  6, 10]],

       [[ 3,  7, 11],

        [ 4,  8, 12]]])

In [80]: _.transpose(2,1,0)

Out[80]: 

array([[[ 1,  3],

        [ 2,  4]],

       [[ 5,  7],

        [ 6,  8]],

       [[ 9, 11],

        [10, 12]]])

In [81]: __.transpose(2,0,1)

Out[81]: 

array([[[ 1,  2],

        [ 3,  4]],

       [[ 5,  6],

        [ 7,  8]],

       [[ 9, 10],

        [11, 12]]])

我们可以尝试对此进行系统化，但我发现尝试各种替代方案是有益的。