Python/Numpy - 在 1d 数组的每个“行”中合并 2 个项目答案

【问题标题】：Python/Numpy - merge 2 items in each "row" of 1d arrayPython/Numpy - 在 1d 数组的每个“行”中合并 2 个项目
【发布时间】：2020-09-28 10:46:41
【问题描述】：

我有一个小问题：

我有一个这样的数组：

array([('A', 'B'),
       ('C', 'D'),
      dtype=[('group1', '<U4'), ('group2', '<U4')])

我想像这样将group1 和group2 合并为 1：

array([('A_B'),
       ('C_D'),
      dtype=[('group3', '<U4')])

我尝试了一些与其他答案不同的东西，例如：

array_test = np.array([])
for group in array_test:
    combi = np.append(combi,np.array(group[0]+"_"+group[1]))

这确实给了我一个我想要的新数组，但是当我尝试将它添加到数组中时，我得到了一个我无法弄清楚的错误（不知道它是什么意思）：

np.append(test_array, combi, axis=1)

numpy.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

我也尝试了其他的 concatenate 方法，但它给出了同样的错误

有人可以帮我吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

错误意味着您尝试将一维数组 (shape(n,)) 沿第二维 (axis=1) 附加到另一个一维数组，这是不可能的，因为您的数组只有一维。

如果您不指定轴（或axis=0），那么您最终会得到一个像array(['A_B', 'C_D']) 这样的一维数组。要按要求获取结构化数组，您需要创建一个新数组，例如 np.array(combi, dtype=[('group3', '<U4')])。

你可以在没有循环的情况下做同样的矢量化：

np.array(np.char.add(np.char.add(a['group1'], '_'), a['group2']), dtype=[('group3', '<U4')])

【讨论】：