Python Numpy：将数据从一维数组插入二维数组

Question

我试图将一维数组中的数据插入到二维数组中，并仍然保持二维数组的形状。

我下面的代码将二维数组重新格式化为一维。另外，为什么我现在有 26 个索引？我缺少什么？

import numpy as np

oneD_Array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14,

                      15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25])

twoD_Array = np.zeros((5, 5))

print(oneD_Array.shape)

print(oneD_Array)

print()

print()

print(twoD_Array.shape)

print(twoD_Array)

for i in range(len(oneD_Array), -1, -1):

    # for subArray in twoD_Array:

    twoD_Array = np.insert(oneD_Array, 0, [i])

print()

print(twoD_Array)

print(twoD_Array.shape)

输出是：

(25,)

[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

 25]

(5, 5)

[[0. 0. 0. 0. 0.]

 [0. 0. 0. 0. 0.]

 [0. 0. 0. 0. 0.]

 [0. 0. 0. 0. 0.]

 [0. 0. 0. 0. 0.]]

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

 24 25]

(26,)

Answer 1

您只需使用np.reshape：twoD_Array = np.reshape(oneD_Array, (5, 5))输出：array([[ 1,  2,  3,  4,  5],        [ 6,  7,  8,  9, 10],        [11, 12, 13, 14, 15],        [16, 17, 18, 19, 20],        [21, 22, 23, 24, 25]])

Answer 2

因为np.insert实际上是在给定索引处将元素插入到数组中。怎么样：twoD_Array.ravel()[:] = oneD_Array

Answer 3

如果你坚持使用循环，可以这样写：for i in range(len(oneD_Array)):     twoD_Array[i//twoD_Array.shape[1], i%twoD_Array.shape[1]] = oneD_Array[i]但这绝对不是最快的方法。在我的机器上，对于 500x500 阵列，我的循环需要 85 毫秒，使用 ndarray.ravel 需要 223 微秒，使用 np.reshape 需要 1.17 微秒，使用 ndarray.reshape 需要 357 纳秒。所以我会选择twoD_Array = oneD_Array.reshape((5, 5))