将向量排列成矩阵的向量化方法（numpy）

Question

我有4个相同维数的向量（例如3）

a= [1, 5, 9]

b= [2, 6, 10]

c= [3, 7, 11]

d= [4, 8, 12]

我想用 numpy 做的是创建一个具有这种结构的尺寸为 3x2x2 的矩阵

所以结果矩阵将是这样的

[

[[1, 2],[3,4]],

[[5, 6],[7,8]],

[[9, 10],[11,12]],

]

我知道使用 for 循环很容易，但我正在寻找一种矢量化方法。

提前致谢

Answer 1

np.reshape() 会做的：np.reshape(np.array([a,b,c,d]).T,[3,2,2])将产生期望的结果。

Answer 2

np.stack 是用于以各种顺序组合数组（或在本例中为列表）的方便工具：In [74]: a= [1, 5, 9]    ...: b= [2, 6, 10]    ...: c= [3, 7, 11]    ...: d= [4, 8, 12]    ...:     ...:没有轴参数的默认值是np.array，添加新的初始尺寸：In [75]: np.stack((a,b,c,d))Out[75]: array([[ 1,  5,  9],       [ 2,  6, 10],       [ 3,  7, 11],       [ 4,  8, 12]])但订单不是你想要的。让我们试试axis=1：In [76]: np.stack((a,b,c,d),1)Out[76]: array([[ 1,  2,  3,  4],       [ 5,  6,  7,  8],       [ 9, 10, 11, 12]])订单看起来不错。现在添加一个重塑：In [77]: np.stack((a,b,c,d),1).reshape(3,2,2)Out[77]: array([[[ 1,  2],        [ 3,  4]],       [[ 5,  6],        [ 7,  8]],       [[ 9, 10],        [11, 12]]])另一种方法是加入列表，重塑和转置：In [78]: np.array([a,b,c,d])Out[78]: array([[ 1,  5,  9],       [ 2,  6, 10],       [ 3,  7, 11],       [ 4,  8, 12]])In [79]: _.reshape(2,2,3)Out[79]: array([[[ 1,  5,  9],        [ 2,  6, 10]],       [[ 3,  7, 11],        [ 4,  8, 12]]])In [80]: _.transpose(2,1,0)Out[80]: array([[[ 1,  3],        [ 2,  4]],       [[ 5,  7],        [ 6,  8]],       [[ 9, 11],        [10, 12]]])In [81]: __.transpose(2,0,1)Out[81]: array([[[ 1,  2],        [ 3,  4]],       [[ 5,  6],        [ 7,  8]],       [[ 9, 10],        [11, 12]]])我们可以尝试对此进行系统化，但我发现尝试各种替代方案是有益的。