Python Numpy：基于索引数组组合多个数组

我有两个大小不同的数组，例如：

x = np.asarray([100, 200])
y = np.asarray([300, 400, 500])

我还有一个大小为

m+n

的整数数组，例如：

x = np.asarray([100, 200])
y = np.asarray([300, 400, 500])

index=np.asarray（[1,1,0,1,0]）

我想将

x

和

y

组合成一个大小为

m+n

的数组

z

，在这种情况下：

expected_z=np.asarray（[300400100500200]）

详情如下：

• 索引的第一个值是1，因此
  z
  的第一个值应该来自
  y
  。因此
  300

• 索引的第二个值是1，因此
  z
  的第二个值也应该来自
  y
  。因此
  400

• 索引的第三个值是0，因此
  z
  的第三个值应该来自
  x
  。因此
  100

我怎么能在NumPy有效地做到这一点

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提前谢谢

我希望这能帮助您：

x          = np.asarray([100, 200])
y          = np.asarray([300, 400, 500])
indices    = np.asarray([1, 1, 0, 1 , 0])
expected_z = np.asarray([])
x_indice   = 0
y_indice   = 0

for i in range(0,len(indices)):
    if indices[i] == 0:
        expected_z = np.insert(expected_z,i,x[x_indice])
        x_indice += 1
    else:
        expected_z = np.insert(expected_z,i,y[y_indice])
        y_indice += 1

expected_z

输出为：

output : array([300., 400., 100., 500., 200.])

请务必确保

len（索引）==len（x）+len（y）

和：

• 来自y==len（y）的值
• 来自x==len（x）的值

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制作一个输出数组，并使用布尔索引将

x

和

y

分配到输出的正确插槽中：

z = numpy.empty(len(x)+len(y), dtype=x.dtype)
z[indices==0] = x
z[indices==1] = y

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out

将是您所需的输出：

out = indices.copy()
out[np.where(indices==0)[0]] = x
out[np.where(indices==1)[0]] = y

或者，正如上面的答案所建议的，只需执行以下操作：

out = indices.copy()
out[indices==0] = x
out[indices==1] = y

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这需要二次时间，并产生一个数据类型错误的输出数组。感谢Mehdi的回复。如果阵列很大，我担心在阵列上循环会非常低效…@FlorianPagnoux抱歉，我以为你的阵列很小