python - 从不均匀的 numpy 数组中获取转置和/或从不均匀的 numpy 数组中获取平均值

Question

我有一个程序输出 numpy 数组，例如:

[[a1, a2],
 [b1],
 [c1, c2, c3]]

是否有一种优雅的 python 方式可以将它变成这样？

[[a1, b1, c1],
 [a2, c2],
 [c3]]

这样做的目的是获取列的总和/平均值，如果缺少某些值，这些列不会提示，所以我很高兴可以直接执行此操作。这里有一个例子供你复制过去:

import numpy
test = numpy.array([
        numpy.array([3, 5]),
        numpy.array([3.4]),
        numpy.array([2.8, 5.3, 7.1])
])

Answer 1

由于您没有矩阵，因此无法从 Numpy 的矢量化功能中获益。相反，您可以使用 itertools.zip_longest 和 filter 来获得您想要的内容:

In [13]: import numpy as np

In [14]: import numpy
    ...: test = np.array(
    ...: [np.array([3 , 5]),
    ...:         np.array([3.4]),
    ...:         np.array([2.8,5.3,7.1])])
    ...:         

In [15]: from itertools import zip_longest

In [16]: [np.fromiter(filter(bool, i), dtype=np.float) for i in zip_longest(*test)]
Out[16]: [array([3. , 3.4, 2.8]), array([5. , 5.3]), array([7.1])]

请注意，使用 bool 作为过滤函数将消除 0 或空字符串等 bool 值为 False 的项目。

如果您不确定您的数组中是否有这样的项目，您可以使用另一个列表推导式或带有 filter 的 lambda 函数。

[np.array([for i in sub if i is not None]) for sub in zip_longest(*test)]

您可能还想看看 zip_longest的大致等效实现，以便(如果可能)在返回该列表之前首先生成所需的结果。