制作一个3D数组，其中每个项目引用Python中的当前行、列和项目

我试图制作一个3D数组，其中每个元素都引用当前的行、列和项。因此，如果我有

x=[0,1]

，

y=[0,1,2]

和

项=['a'，'b']

，我希望输出是

arr = [ [ [00a, 10a], [01a, 11a], [02a, 12a] ], 
[ [00b, 10b], [01b, 11b], [02b, 12b] ]]

我知道这可以很容易地用三重循环来完成

for i in range(len(x)):
  for j in range(len(y)):
    for it in range(len(item)):
      arr[i,j,it] = str(i)+str(j)+it

---

但是有没有更优雅的方法来实现这一点，例如使用一些numpy命令？谢谢

您可以使用列表理解：

arr=[[[f'{i}{j}{k}' for k in item]for j in y]for i in x]

输出：

arr
[[['00a', '00b'], ['01a', '01b'], ['02a', '02b']],
 [['10a', '10b'], ['11a', '11b'], ['12a', '12b']]]

array([[['00a', '00b'],
        ['01a', '01b'],
        ['02a', '02b']],

       [['10a', '10b'],
        ['11a', '11b'],
        ['12a', '12b']]], dtype='<U3')

---

使用

itertools

和

numpy

的其他选项：

import itertools 
import numpy as np
prod=itertools.product(x,y,item)
prod=list(map(lambda x: f'{x[0]}{x[1]}{x[2]}',prod))
np.array(prod).reshape(len(x),len(y),len(item))

输出：

arr
[[['00a', '00b'], ['01a', '01b'], ['02a', '02b']],
 [['10a', '10b'], ['11a', '11b'], ['12a', '12b']]]

array([[['00a', '00b'],
        ['01a', '01b'],
        ['02a', '02b']],

       [['10a', '10b'],
        ['11a', '11b'],
        ['12a', '12b']]], dtype='<U3')

数组（['00a'，00b']，
[01a'，01b']，
[02a'，02b']]，
[10a'，10b']，
[11a'，11b']，
['12a'，'12b']]]，dtype='您可以使用列表理解：

arr=[[[f'{i}{j}{k}' for k in item]for j in y]for i in x]

输出：

arr
[[['00a', '00b'], ['01a', '01b'], ['02a', '02b']],
 [['10a', '10b'], ['11a', '11b'], ['12a', '12b']]]

array([[['00a', '00b'],
        ['01a', '01b'],
        ['02a', '02b']],

       [['10a', '10b'],
        ['11a', '11b'],
        ['12a', '12b']]], dtype='<U3')


使用
itertools
和
numpy
的其他选项：

import itertools 
import numpy as np
prod=itertools.product(x,y,item)
prod=list(map(lambda x: f'{x[0]}{x[1]}{x[2]}',prod))
np.array(prod).reshape(len(x),len(y),len(item))

输出：

arr
[[['00a', '00b'], ['01a', '01b'], ['02a', '02b']],
 [['10a', '10b'], ['11a', '11b'], ['12a', '12b']]]

array([[['00a', '00b'],
        ['01a', '01b'],
        ['02a', '02b']],

       [['10a', '10b'],
        ['11a', '11b'],
        ['12a', '12b']]], dtype='<U3')

数组（['00a'，00b']，
[01a'，01b']，
[02a'，02b']]，
[10a'，10b']，
[11a'，11b']，
['12a'，'12b']]]，dtype='下面是另一个使用numpy的不带循环的解决方案：

import numpy as np

x=np.array([0,1]).astype(str)
y=np.array([0,1,2]).astype(str)
items=np.array(['a','b'])


temp= np.core.defchararray.add(y[:,np.newaxis], items)
result = np.core.defchararray.add(x[:,np.newaxis,np.newaxis], temp)

print(result)

输出：

[[['00a' '00b']
  ['01a' '01b']
  ['02a' '02b']]

 [['10a' '10b']
  ['11a' '11b']
  ['12a' '12b']]]

下面是另一个使用numpy的不带循环的解决方案：

import numpy as np

x=np.array([0,1]).astype(str)
y=np.array([0,1,2]).astype(str)
items=np.array(['a','b'])


temp= np.core.defchararray.add(y[:,np.newaxis], items)
result = np.core.defchararray.add(x[:,np.newaxis,np.newaxis], temp)

print(result)

输出：

[[['00a' '00b']
  ['01a' '01b']
  ['02a' '02b']]

 [['10a' '10b']
  ['11a' '11b']
  ['12a' '12b']]]

我不知道numpy是否有这样一个命令，但是如果你想获得更好的性能，你也可以使用列表理解。你想改进什么？@wwii我想知道是否有更简单的方法来实现这一点，最好是使用更少的行数。@NOBODY33先生已经使用列表理解相关：，-给了你答案搜索替换嵌套for循环的解决方案为什么没有一个搜索结果是可接受的。？我不知道numpy是否有这样的命令，但如果您想要更好的性能，您也可以使用列表理解。您想改进什么？@wwii我想知道是否有更简单的方法来完成此操作，最好是可以做的事情行数较少的ne。@MrNobody33使用列表理解相关：，-给了您答案。-当您搜索替换嵌套for循环的解决方案时，为什么没有一个搜索结果是可接受的。？根据我的经验
defchararray
函数速度不快。它们仍然使用python字符串方法，每次一个元素。在我的经验中e
defchararray
函数速度不快。它们仍然使用python字符串方法，一次一个元素。