python - 如何使用 Numpy.concatenate 连接空数组？

Question

我需要创建一个特定大小的数组 mxn 并填充空值，以便当我连接到该数组时，初始值将被添加的值覆盖.

我当前的代码:

a = numpy.empty([2,2])  # Make empty 2x2 matrix
b = numpy.array([[1,2],[3,4]])    # Make example 2x2 matrix
myArray = numpy.concatenate((a,b))    # Combine empty and example arrays

不幸的是，我最终创建了一个 4x2 矩阵，而不是具有 b 值的 2x2 矩阵。

是否有办法制作一个特定大小的实际空数组，以便当我连接到它时，它的值成为我的添加值而不是默认+添加值？

Answer 1

就像 Oniow 所说，连接的作用正是您所看到的。

如果您想要与常规标量元素不同的“默认值”，我建议您使用 NaN 初始化数组(作为您的“默认值”)。如果我理解你的问题，你想合并矩阵，以便常规标量将覆盖你的“默认值”元素。

无论如何，我建议您添加以下内容:

def get_default(size_x,size_y):
    # returns a new matrix filled with 'default values'
    tmp = np.empty([size_x,size_y])
    tmp.fill(np.nan)
    return tmp

还有:

def merge(a, b):
    l = lambda x, y: y if np.isnan(x) else x
    l = np.vectorize(l)
    return map(l, a, b)

请注意，如果合并 2 个矩阵，并且两个值都不是“默认”值，那么它将采用左侧矩阵的值。

使用 NaN 作为默认值，将根据默认值产生预期的行为，例如，所有数学运算都将产生“默认”，因为该值表明您并不真正关心矩阵中的该索引。