python - 连接/附加不同大小的多个垂直数组

Question

我有一个返回 numpy 数组的函数。我用不同的数据文件循环此函数，但最终会在每个循环中给出一个不同大小的数组(这是所需的输出)，但我无法弄清楚如何正确附加这些数组。显示了示例数组以及我在从文件中获取数据后用于排列它们的方法:

a1 = np.array([1,2,3]) 
a2 = np.vstack(a1)
# array([[1],
   [2],
   [3]])
b1 = np.array([4,5,6,7])
b2 = np.vstack(b2)
# array([[4],
   [5],
   [6],
   [7]])

简单地说，我有这两个数组，一个有 3 个元素，一个有 4 个元素。我想垂直排列它们，使其看起来像这样以便导出:

1  4 
2  5
3  6
   7

我不希望用 zeros 或 Na 来填充数据中的空白，因为那样会做更多的工作。

这需要适用于列宽为 2 的垂直数组，才能像这样组织输出数据:

1  2   5  6   10  11
2  3   6  7   11  12
3  4   7  8   12  13
       8  9 

所以第一个循环会产生这个垂直的 3,2 数组，而循环的第二次迭代会产生 4,2 数组，我想在其中将 4,2 数组附加或连接到原始 3,2 数组，并且很快。这些数组组的宽度始终为 2，但长度将从每组 2 开始改变。

我已经尝试使用基本的 np.column_stack、np.concatenate 和 np.append 函数，但它们没有用。这些可以是列表而不是 numpy 数组，如果这样效果更好，甚至可以在数据框中组织输出数据。

=======更新=======

更具体地说，在尝试了此处提供的一些解决方案之后，我得到了有关我的问题的更多详细信息。我的函数从一个数据文件(工作正常)获取数据，该文件返回 2 个列表或数组(无论哪个)具有相同维度的值(这里也没有问题)。

现在我尝试在遍历目录中的所有文件的同时执行此操作，我想将每个文件的这两个列表(或数组)附加/连接在一起，但它们的大小可能不同。当我试图将它们垂直放在一起以生成输出数据的列时，问题就出现了。此外，我需要对循环内的值进行简单的数学运算，因此我认为它们可能需要是 numpy 数组(或类似的东西)而不是列表。

循环 #1 返回:

outdata1 = [0.0012, 0.0013, 0.00124, 0.00127]
outdata2 = [0.0016, 0.0014, 0.00134, 0.0013]

循环 #2 返回:

outdata1 = [0.00155, 0.00174, 0.0018]
outdata2 = [0.0019, 0.0020, 0.0021]

等等……

现在我需要对这些进行数学计算，并将它们吐出到垂直组织的列数据中，而不切断任何数据。这可以通过将 Na 放入空间或使用数据框来完成，如果可行的话，我可以在导出之前更正这些空间。我希望它看起来像这样:

0.0012 0.0016 0.00155 0.0019
0.0013 0.0014 0.00174 0.0020
0.00124 0.00134 0.0018 0.0021
0.00127 0.0013

Answer 1

首先，数组上的 vstack 将数组视为第一个维度上的列表。然后它将每个“行/元素”变成一个二维数组，并将它们连接起来。

这些都做同样的事情:

In [94]: np.vstack(np.array([1,2,3]))                                           
Out[94]: 
array([[1],
       [2],
       [3]])
In [95]: np.vstack([[1],[2],[3]])                                               
Out[95]: 
array([[1],
       [2],
       [3]])
In [96]: np.concatenate(([[1]],[[2]],[[3]]), axis=0)                            
Out[96]: 
array([[1],
       [2],
       [3]])

匹配的数组或列表可以是 'column_stack` - 数组变成 (n,1) 数组，然后在第 2 维连接:

In [97]: np.column_stack(([1,2,3], [4,5,6]))                                    
Out[97]: 
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

但是参差不齐的数组不起作用。

不同大小的列表/数组的数组具有对象 dtype，并且在许多用途上类似于列表的列表:

In [98]: np.array(([1,2,3],[4,5,6,7]))                                          
Out[98]: array([list([1, 2, 3]), list([4, 5, 6, 7])], dtype=object)

你的最后一个结构可以写成一个参差不齐的列表列表:

In [100]: [[1,2,5,6,10,11],[2,3,6,7,11,12],[3,4,7,8,12,13],[8,9]]               
Out[100]: [[1, 2, 5, 6, 10, 11], [2, 3, 6, 7, 11, 12], [3, 4, 7, 8, 12, 13], [8, 9]]
In [101]: np.array(_)                                                           
Out[101]: 
array([list([1, 2, 5, 6, 10, 11]), list([2, 3, 6, 7, 11, 12]),
       list([3, 4, 7, 8, 12, 13]), list([8, 9])], dtype=object)

请注意，这并没有将 [8,9] 与其他排列起来。您需要某种填充物/垫片。 Python 列表 zip_longest 提供:

In [102]: from itertools import zip_longest                                     
In [103]: alist = [[1,2,3],[2,3,4],[5,6,7,8],[11,12,13]]                        
In [104]: list(zip_longest(*alist))                                             
Out[104]: [(1, 2, 5, 11), (2, 3, 6, 12), (3, 4, 7, 13), (None, None, 8, None)]

使用这个填充我们可以制作一个二维数组(对象 dtype 因为 None):

In [105]: np.array(_)                                                           
Out[105]: 
array([[1, 2, 5, 11],
       [2, 3, 6, 12],
       [3, 4, 7, 13],
       [None, None, 8, None]], dtype=object)

===

我可以用一个小函数生成你上次显示的数字:

In [232]: def foo(i,n): 
     ...:     return np.column_stack((np.arange(i,i+n), np.arange(i+1,i+1+n))) 
     ...:                                                                       
In [233]: foo(1,3)                                                              
Out[233]: 
array([[1, 2],
       [2, 3],
       [3, 4]])
In [234]: foo(5,4)                                                              
Out[234]: 
array([[5, 6],
       [6, 7],
       [7, 8],
       [8, 9]])
In [235]: foo(10,3)                                                             
Out[235]: 
array([[10, 11],
       [11, 12],
       [12, 13]])

我可以将所有这些数组放在一个列表中:

In [236]: [Out[233], Out[234], Out[235]]                                        
Out[236]: 
[array([[1, 2],
        [2, 3],
        [3, 4]]), array([[5, 6],
        [6, 7],
        [7, 8],
        [8, 9]]), array([[10, 11],
        [11, 12],
        [12, 13]])]

我可以将该列表转换为对象数据类型数组:

In [237]: np.array([Out[233], Out[234], Out[235]])                              
Out[237]: 
array([array([[1, 2],
       [2, 3],
       [3, 4]]),
       array([[5, 6],
       [6, 7],
       [7, 8],
       [8, 9]]),
       array([[10, 11],
       [11, 12],
       [12, 13]])], dtype=object)

我还可以显示这些数组的几行:

In [238]: for i in range(3): 
     ...:     print(np.hstack([a[i,:] for a in Out[236]])) 
     ...:                                                                       
[ 1  2  5  6 10 11]
[ 2  3  6  7 11 12]
[ 3  4  7  8 12 13]

但要显示仅存在于中间数组的第 4 行，我必须添加更多代码来测试我们是否结束，以及是否添加填充等。我将把这个练习留到最后对你来说，如果这真的很重要。 :)