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我想交错两个相同大小的 numpy 数组的行。我想到了这个解决方案。
# A and B are same-shaped arrays
A = numpy.ones((4,3))
B = numpy.zeros_like(A)
C = numpy.array(zip(A[::1], B[::1])).reshape(A.shape[0]*2, A.shape[1])
print(C)
输出
[[ 1. 1. 1.]
[ 0. 0. 0.]
[ 1. 1. 1.]
[ 0. 0. 0.]
[ 1. 1. 1.]
[ 0. 0. 0.]
[ 1. 1. 1.]
[ 0. 0. 0.]]
是否有更清洁、更快、更好、仅限 numpy 的方法?
最佳答案
这样做可能更清楚一些:
A = np.ones((4,3))
B = np.zeros_like(A)
C = np.empty((A.shape[0]+B.shape[0],A.shape[1]))
C[::2,:] = A
C[1::2,:] = B
我猜它可能也快了一点。
关于python - 在 Python 中交错两个 numpy 数组的行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12861314/
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