Python 如何堆叠不均匀的numpy阵列？

如何从数组列表中的每个数组的相同索引中堆叠元素

arrays = [np.array([1,2,3,4,5]),
          np.array([6,7,8,9]),
          np.array([11,22,33,44,55]),
          np.array([2,4])]

output = [[1,6,11,2],
          [2,7,22,4],
          [3,8,33],
          [4,9,44],
          [5,55]]

数组

是长度不均匀的数组列表。

输出

有第一个数组（不介意它也是一个列表），其中包含每个数组中所有可能的索引0。

输出中的下一个数组包含所有可能的索引1，依此类推

我能找到的最接近的东西（但需要相同的形状数组）是：

谢谢。
您可以先将其包装在数据帧中：

arr = pd.DataFrame(arrays).values.T

输出：

array([[ 1.,  6., 11.,  2.],
       [ 2.,  7., 22.,  4.],
       [ 3.,  8., 33., nan],
       [ 4.,  9., 44., nan],
       [ 5., nan, 55., nan]])

[array([ 1,  6, 11,  2]),
 array([ 2,  7, 22,  4]),
 array([ 3.,  8., 33.]),
 array([ 4.,  9., 44.]),
 array([ 5., 55.])]

如果您真的想要不同尺寸的，请选择：

arr = [x.dropna().values for _, x in pd.DataFrame(arrays).iteritems()]                                             

输出：

array([[ 1.,  6., 11.,  2.],
       [ 2.,  7., 22.,  4.],
       [ 3.,  8., 33., nan],
       [ 4.,  9., 44., nan],
       [ 5., nan, 55., nan]])

[array([ 1,  6, 11,  2]),
 array([ 2,  7, 22,  4]),
 array([ 3.,  8., 33.]),
 array([ 4.,  9., 44.]),
 array([ 5., 55.])]

这让你接近了。您不能真正拥有示例输出中所示的2D稀疏数组

import numpy as np

arrays = [np.array([1,2,3,4,5]),
          np.array([6,7,8,9]),
          np.array([11,22,33,44,55]),
          np.array([2,4])]

maxx = max(x.shape[0] for x in arrays)
for x in arrays:
    x.resize(maxx,refcheck=False)
output = np.stack(arrays, axis=1)
print(output)

通常，组合形状不规则的阵列表明numpy不是合适的工具。这是干什么用的？