python - 如何使用列的值将 2 个 numpy ndarray 合并到 ndarray 上？

Question

我有 2 个数组:

a = np.array([[1,2], [5,0], [6,4]])
b = np.array([[1,10],[6,30], [5,20]])

我希望将它们合并到一个数组中，如下所示:

[[ 1  2 10]
 [ 5  0 20]
 [ 6  4 30]]

有人知道按第 0 列的值合并 2 个数组的非迭代模式吗？

我只找到了这种方法:

import numpy as np

a = np.array([[1,2], [5,0], [6,4]])
b = np.array([[1,10],[6,30], [5,20]])
new0col = np.zeros((a.shape[0],1), dtype=int)
a = np.append(a, new0col, axis=1)
l1 = a[:,0].tolist()
l2 = b[:,0].tolist()
for i in l2:
    a[l1.index(i),2] = b[l2.index(i),1]
print(a)

Answer 1

您可以使用numpy.searchsorted :

c = np.c_[a, b[np.searchsorted(a[:, 0], b[:, 0]), 1]]

print(c)

array([[ 1,  2, 10],
       [ 5,  0, 20],
       [ 6,  4, 30]])

将其分解，请注意应用于 b 的行索引会检索 a[:, 0] 中 b[:, 0] 中每个值的索引]:

print(np.searchsorted(a[:, 0], b[:, 0]))

[0 2 1]