python - numpy 基于 Mx1 矩阵创建 Mx2 矩阵

Question

我有一个包含 800 个值的 np.array。每个值是 0 或 1。
如果值为 0，我想用 mu_0 替换它，这是一个 1x2 数组；否则，我想用 mu_1 替换它，这也是一个 1x2 数组。
我尝试使用 np.where(y == 0, mu_0, mu_1) ，但 python 只会广播 mu 的值匹配 y ，而不是相反。特别是，我得到的错误是

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (800,) (2,) (2,) 

我尝试扩展 y进入 (800, 2) , 通过填充 y_pad = np.c_[y, np.zeros(800)] ，但我不确定如何以每行的第一个值为条件。
如果我使用 np.where(y_pad[:, 0] == 0, ...) ，数组被切回 (800,)再次。

Answer 1

你确实可以扩展y进入 (800, 2)例如，np.repeat所以0s是0s，1s是每一行的1s。然后我们可以使用 np.where :

# first casting to (800, 1) with `newaxis` then repetition
y_rep = np.repeat(y[:, np.newaxis], repeats=2, axis=1)
result = np.where(y_rep == 0, mu_0, mu_1)

sample 运行:

mu_0 = np.array([ 9, 17])
mu_1 = np.array([-3, -5])

y = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

然后

>>> result

array([[ 9, 17],
       [ 9, 17],
       [-3, -5],
       [-3, -5],
       [ 9, 17],
       [-3, -5],
       [-3, -5],
       [-3, -5]])

条件变为:

>>> y_rep == 0

array([[ True,  True],
       [ True,  True],
       [False, False],
       [False, False],
       [ True,  True],
       [False, False],
       [False, False],
       [False, False]])