Python 合并numpy数组列表并重塑形状

我希望任何人都能在以下方面帮助我。 我有两个数组列表，它们应该相互链接。每个列表代表一个特定的对象

arr1

和

arr2

是该对象的属性。 例如：

import numpy as np

arr1 = [np.array([1, 2, 3]), np.array([1, 2]), np.array([2, 3])]
arr2 = [np.array([20, 50, 30]), np.array([50, 50]), np.array([75, 25])]

这些数组相互链接，如在

arr1

中的

1

中，第一个数组属于

arr2

中的

20

。我在本例中寻找的结果是大小为3,4的numpy数组。“columns”代表0、1、2、3（arr1中的数字加上0），行中填充了arr2的相应值。当没有相应的值时，此单元格应为0。 例如：

array([[ 0, 20, 50, 30],
       [ 0, 50, 50,  0],
       [ 0,  0, 75, 25]])

如何将这两个数组列表链接起来，并按照上面示例中所示的所需格式对它们进行重塑

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非常感谢

这是一种几乎矢量化的方法-

lens = np.array([len(i) for i in arr1])

N = len(arr1)
row_idx = np.repeat(np.arange(N),lens)
col_idx = np.concatenate(arr1)

M = col_idx.max()+1
out = np.zeros((N,M),dtype=int)
out[row_idx,col_idx] = np.concatenate(arr2)

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*：几乎是因为开始时循环理解，但这在计算上可以忽略不计，因为它不涉及任何计算。

这里有一个for循环的解决方案。详细显示每个步骤

import numpy as np

arr1 = [np.array([1, 2, 3]), np.array([1, 2]), np.array([2, 3])]
arr2 = [np.array([20, 50, 30]), np.array([50, 50]), np.array([75, 25])]

maxi = []
for i in range(len(arr1)):
    maxi.append(np.max(arr1[i]))
maxi = np.max(maxi)
output = np.zeros((len(arr2),maxi))
for i in range(len(arr1)):
    for k in range(len(arr1[i])):
        output[i][k]=arr2[i][k]

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这是一种直接的方法，只有一个迭代级别：

In [261]: res=np.zeros((3,4),int)
In [262]: for i,(idx,vals) in enumerate(zip(arr1, arr2)):
     ...:     res[i,idx]=vals
     ...:     
In [263]: res
Out[263]: 
array([[ 0, 20, 50, 30],
       [ 0, 50, 50,  0],
       [ 0,  0, 75, 25]])

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对于这个例子，我怀疑它比Divakar的方法更快。只要列的数量比行的数量大一点，它就应该保持竞争力。

在

arr1

@Dschoni中没有数字

0

。问题说明：

当没有相应的值时，这个单元格应该是0

@Divakar：问题说明：“列代表0,1,2,3（arr1中的数字）“@Dschoni-Hmm，这应该是一个打字错误。很好的回答！感谢您显示每个步骤的详细信息。非常有用！@cf2没问题！也许可以编辑问题以澄清

arr1

中关于

0

的疑问？