Python NumPy：有没有更好的方法来构造具有特定值的特定矩阵？

我用这段代码构建了一个矩阵

c_bed = np.append(np.array([1, 2, 3]), np.nan).reshape(4, 1)
c_bath = np.array([1, 1, 2, 2], dtype=np.float).reshape(4, 1)
ds = np.append(c_bed, c_bath, axis=1)

给

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

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输出正是我想要的，但是我想知道有没有更好的方法来构建这个矩阵？

使用

zip\u longest

from itertools import zip_longest
np.array(list(zip_longest([1,2,3],[1,1,2,2],fillvalue=np.nan)))
Out[228]: 
array([[ 1.,  1.],
       [ 2.,  1.],
       [ 3.,  2.],
       [nan,  2.]])

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是否有任何理由不使用此

matrix=numpy.array（[[1,1]，[2,1]，[3,2]，[numpy.nan，2]]）

如果你有

beds = [1, 2, 3]
baths = [1, 1, 2, 2]
data = (beds, baths)

您可以执行以下操作：

ds = np.full((max(map(len, data)), 2), np.nan)
ds[:len(beds), 0] = beds
ds[:len(baths), 1] = baths

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免责声明：以下方法可能是最短的方法，但肯定不是最健康的方法。我不会在生产代码中使用它

np.c_[[2,4,6,np.nan],2:6]//2
# array([[ 1.,  1.],
#        [ 2.,  1.],
#        [ 3.,  2.],
#        [nan,  2.]])

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我认为假设原始列表是传入的数据。如果OP证明了这一点，我很乐意更新我的答案。我很乐意就目前的情况进行投票。这是目前问题的最佳答案。设置

fillvalue=np.nan

就可以得到一个数字数组。

np.array（list（zip_最长（[1,2,3]，[1,1,2,2]），'d'）

也可以使用。