将3个数组合并为1个矩阵(Python 3)
我有3个长度相等的数组(例如):将3个数组合并为1个矩阵(Python 3),python,arrays,list,merge,concatenation,Python,Arrays,List,Merge,Concatenation,我有3个长度相等的数组(例如): [a,b,c] [1,2,3] [i,ii,iii] 我想将它们组合成一个矩阵: |a, 1, i | |b, 2, ii | |c, 3, iii| 我遇到的问题是,当我使用诸如dstack、hstack或串联等代码时。我将它们以我可以使用的方式进行数字添加或堆叠。您可以使用: 它映射多个容器的相似索引,以便它们可以作为单个实体使用 a1 = ['a', 'b', 'c'] b1 = ['1', '2', '3'] c1 = ['i', 'ii',
[a,b,c]
[1,2,3]
[i,ii,iii]
|a, 1, i |
|b, 2, ii |
|c, 3, iii|
我遇到的问题是,当我使用诸如dstack
、hstack
或串联等代码时。我将它们以我可以使用的方式进行数字添加或堆叠。您可以使用:
它映射多个容器的相似索引,以便它们可以作为单个实体使用
a1 = ['a', 'b', 'c']
b1 = ['1', '2', '3']
c1 = ['i', 'ii', 'iii']
print(list(zip(a1,b1,c1)))
输出:
[('a', '1', 'i'), ('b', '2', 'ii'), ('c', '3', 'iii')]
[['a' '1' 'i']
['b' '2' 'ii']
['c' '3' 'iii']]
[['a', '1', 'i'], ['b', '2', 'ii'], ['c', '3', 'iii']]
[('a', 'b', 'c'), ('1', '2', '3'), ('i', 'ii', 'iii')]
编辑:
我只是想向前走一步,然后将列表展平,然后使用numpy.reformate
flattened_list = []
#flatten the list
for x in res:
for y in x:
flattened_list.append(y)
#print(flattened_list)
import numpy as np
data = np.array(flattened_list)
shape = (3, 3)
print(data.reshape( shape ))
输出:
[('a', '1', 'i'), ('b', '2', 'ii'), ('c', '3', 'iii')]
[['a' '1' 'i']
['b' '2' 'ii']
['c' '3' 'iii']]
[['a', '1', 'i'], ['b', '2', 'ii'], ['c', '3', 'iii']]
[('a', 'b', 'c'), ('1', '2', '3'), ('i', 'ii', 'iii')]
或
对于一行:
#flatten the list
for x in res:
for y in x:
flattened_list.append(y)
# print(flattened_list)
print([flattened_list[i:i+3] for i in range(0, len(flattened_list), 3)])
输出:
[('a', '1', 'i'), ('b', '2', 'ii'), ('c', '3', 'iii')]
[['a' '1' 'i']
['b' '2' 'ii']
['c' '3' 'iii']]
[['a', '1', 'i'], ['b', '2', 'ii'], ['c', '3', 'iii']]
[('a', 'b', 'c'), ('1', '2', '3'), ('i', 'ii', 'iii')]
或
正如@norok2所建议的那样
print(list(zip(*zip(a1, b1, c1))))
输出:
[('a', '1', 'i'), ('b', '2', 'ii'), ('c', '3', 'iii')]
[['a' '1' 'i']
['b' '2' 'ii']
['c' '3' 'iii']]
[['a', '1', 'i'], ['b', '2', 'ii'], ['c', '3', 'iii']]
[('a', 'b', 'c'), ('1', '2', '3'), ('i', 'ii', 'iii')]
这将为您提供一个元组列表,这些元组可能不是您想要的:
>>> list(zip([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]))
[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
这将为您提供一个numpy数组:
>>> from numpy import array
>>> array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]).transpose()
array([[1, 4, 7],
[2, 5, 8],
[3, 6, 9]])
假设您有3个numpy阵列:
>>> a, b, c = np.random.randint(0, 9, 9).reshape(3, 3)
>>> print(a, b, c)
[4 1 4] [5 8 5] [3 0 2]
然后,您可以垂直堆叠它们(即沿第一个维度),然后转置生成的矩阵以获得所需的顺序:
>>> np.vstack((a, b, c)).T
array([[4, 5, 3],
[1, 8, 0],
[4, 5, 2]])
一个稍微详细一点的示例是水平堆叠,但这需要使用重塑将数组制作成二维:
>>> np.hstack((a.reshape(3, 1), b.reshape(3, 1), c.reshape(3, 1)))
array([[4, 5, 3],
[1, 8, 0],
[4, 5, 2]])
如果每个数组中有不同的数据类型,那么使用以下方法是有意义的:
# Iterative approach, using concat
import pandas as pd
my_arrays = [['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3], ['i', 'ii', 'iii']]
df1 = pd.concat([pd.Series(array) for array in my_arrays], axis=1)
# Named arrays
array1 = ['a', 'b', 'c']
array2 = [1, 2, 3]
array3 = ['i', 'ii', 'iii']
df2 = pd.DataFrame({'col1': array1,
'col2': array2,
'col3': array3})
现在您有了所需的结构,每个列都有相应的数据类型:
print(df1)
# 0 1 2
# 0 a 1 i
# 1 b 2 ii
# 2 c 3 iii
print(df2)
# col1 col2 col3
# 0 a 1 i
# 1 b 2 ii
# 2 c 3 iii
print(df1.dtypes)
# 0 object
# 1 int64
# 2 object
# dtype: object
print(df2.dtypes)
# col1 object
# col2 int64
# col3 object
# dtype: object
您可以使用.values
属性提取numpy
数组:
df1.values
# array([['a', 1, 'i'],
# ['b', 2, 'ii'],
# ['c', 3, 'iii']], dtype=object)
您可能需要zip
,我建议您也分享您的代码。目前还不清楚您希望获得什么样的输出,并且您使用的名称表示可能需要也可能不需要的对象的混合。例如,您的输入似乎是异构的(数字、字符串等),您可能在列表
s中有这些输入,但后来您似乎使用了numpy
函数(例如dstack
,hstack
),这些函数在numpy
数组上运行,这些函数(通常)是异构的,在任何一种情况下,严格的矩阵结构要么不存在(对于list
s),要么被弃用(在numpy
中)。也许,您要寻找的是一种构造表格数据的方法,在这种情况下,我会研究pandas
。我想您是说每个数组都是不同的数据类型?在这种情况下,您应该查看pandas
@Darius modirousta Galian请点击旁边的勾号接受帮助您解决问题的答案,谢谢!转换矩阵式列表的一种更简洁的方法是使用zip()
两次,例如list(zip(*zip(a1,b1,c1))
@norok2 sweet,是的。Added@norok2你现在故意这么做!:P