Numpy用arange修改多维数组中的每个数组[重复]答案

【问题标题】：Numpy modify each array in multidimensional array with arange [duplicate]Numpy用arange修改多维数组中的每个数组[重复]
【发布时间】：2018-02-07 09:43:32
【问题描述】：

我有一个数据集，其中包含一个形状为 (2400, 2) 的多维数组。

我希望能够获取这 2400 行中的每一行，并将它们修改为起点和终点的范围（2400 行中的每一行中的两个元素）。范围总是相同的长度（在我的例子中，长度为 60）。

例如，如果我有这样的事情：

array([[  78,   82],
       [  90, 94],
       [  102, 106]])

我的输出应该是这样的：

array([[  78, 79, 80, 81, 82],
       [  90, 91, 92, 93, 94],
       [  102, 103, 104, 105, 106]])

我能够做到这一点的唯一方法是使用 for 循环，但我试图避免循环遍历每一行，因为数据集可能会变得非常大。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy multidimensional-array

【解决方案1】：

如果第二列和第一列的差总是4，那么你可以提取第一列并在其中添加一个[0,1,2,3,4]的数组：

arr = np.array([[  78,   82],
                [  90, 94],
                [  102, 106]])

arr[:,:1] + np.arange(5)
Out[331]:
array([[ 78,  79,  80,  81,  82],
       [ 90,  91,  92,  93,  94],
       [102, 103, 104, 105, 106]])

【讨论】：

【解决方案2】：

由于所有的范围都需要同样长，我们可以在第一个条目上创建一个范围，然后为其他条目复制它。

例如：

x = np.array([[78, 82],
              [90, 94],
              [102, 106]])

>>> x[:, :1] + np.arange(0, 1 + x[0, 1] - x[0, 0])
# array([[ 78,  79,  80,  81],
#        [ 90,  91,  92,  93],
#        [102, 103, 104, 105]])

【讨论】：