Python:将并行数组 reshape 为训练集

Question

我有两个并行数组，使用meshgrid创建:

X, Y = np.meshgrid(X, Y)

现在我想将其转换为神经网络的(Xn * Yn, 2)形训练集:

[[x_1, y_1], [x_2, y_2], ..., [x_m, y_m]]

(where m = Xn * Yn)

我该怎么做？

Answer 1

您可以尝试reshape和stack，使用reshape函数将X和Y转换为一列二维数组((Xn , 1) 为 X，(Yn, 1) 为 Y) 先，然后水平堆叠:

X, Y = np.meshgrid([1,2], [3,4,5])    
np.hstack([X.reshape(-1, 1), Y.reshape(-1, 1)])

#array([[1, 3],
#       [2, 3],
#       [1, 4],
#       [2, 4],
#       [1, 5],
#       [2, 5]])

或者@Denis提到的另一个选项:

np.stack((X.ravel(), Y.ravel()), axis=-1)

就速度而言，这两个选项是相当的:

X, Y = np.meshgrid(np.arange(1000), np.arange(1000))

%timeit np.hstack([X.reshape(-1, 1), Y.reshape(-1, 1)])
#100 loops, best of 3: 4.77 ms per loop

%timeit np.stack((X.ravel(), Y.ravel()), axis=-1)
#100 loops, best of 3: 4.89 ms per loop