如何将2个1d数组转换为一个1d数组，但两个值都应在一个元素内 [英] How to convert a 2 1d arrays to one 1d arrays but both values should be inside one element

问题描述

我真的不怎么恰当地表达这句话，所以我事先表示歉意. 所以可以说我有2个1D数组

i really dont how to phrase this properly so I apologise in advance. So lets say i have 2, 1D arrays

array1 = [2000, 2100, 2800]
array2 =[20, 80, 40]

现在如何将它们转换为python中的2d数组，如下所示

Now how do i convert them into an 2d array in python like shown below

2dArray = [[2000, 20], [2100, 80], [2800, 40]]

所以2个id数组看起来像上面的python中的那个.

So 2 id arrays to look like the one above in python.

推荐答案

简单的NumPy解决方案-np.array([...]).T:

Simple NumPy solution - np.array([...]).T:

In [6]: np.array([a1, a2]).T
Out[6]:
array([[2000,   20],
       [2100,   80],
       [2800,   40]])

另一种NumPy解决方案，它使用 vstack()方法:

Another NumPy solution, which uses vstack() method:

In [142]: np.vstack((array1, array2)).T
Out[142]:
array([[2000,   20],
       [2100,   80],
       [2800,   40]])

或使用 np.column_stack() :

In [144]: np.column_stack([array1, array2])
Out[144]:
array([[2000,   20],
       [2100,   80],
       [2800,   40]])

另一种慢"的解决方案是使用内置的 zip() 功能?

Another "slow" solution would be to use built-in zip() function?

In [131]: np.array(list(zip(array1, array2)))
Out[131]:
array([[2000,   20],
       [2100,   80],
       [2800,   40]])

说明:

In [132]: list(zip(array1, array2))
Out[132]: [(2000, 20), (2100, 80), (2800, 40)]

定时:两个1M元素数组:

Timing for two 1M elements arrays:

In [145]: a1 = np.random.randint(0, 10**6, 10**6)

In [146]: a2 = np.random.randint(0, 10**6, 10**6)

In [147]: a1.shape
Out[147]: (1000000,)

In [148]: a2.shape
Out[148]: (1000000,)

In [149]: %timeit np.array(list(zip(a1, a2)))
1 loop, best of 3: 1.78 s per loop

In [150]: %timeit np.vstack((a1, a2)).T
100 loops, best of 3: 6.4 ms per loop

In [151]: %timeit np.column_stack([a1, a2])
100 loops, best of 3: 7.62 ms per loop

In [14]: %timeit np.array([a1, a2]).T
100 loops, best of 3: 6.36 ms per loop     # <--- WINNER!

这篇关于如何将2个1d数组转换为一个1d数组，但两个值都应在一个元素内的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！