堆叠numpy数组A对应于数组B答案

【问题标题】：Stacking numpy array A corresponding to array B堆叠numpy数组A对应于数组B
【发布时间】：2020-05-31 12:11:19
【问题描述】：

我有一个输入特征 X 的 numpy 数组（ndarray，每个形状 (1, 10, 4)），以及一个对应于类的标签数组 y。

现在我想通过将X 中与y 中的class 0 对应的所有输入特征、y 中与class 1 对应的特征等堆叠在一起来创建一个新的数组数组。 . 这样就形成了一个新的数组数组，其中嵌套的数组等于数字类。

作为一个最小的例子，假设我有：

X = np.random.randn(200, 1, 10, 4)
a = np.zeros(100, dtype=int)
b = np.ones(100, dtype=int)
y = np.hstack((a,b))

所以，

print(X.shape)
print(y.shape)
(200, 1, 10, 4)
(200,)

然后新数组应该是这样的：

Final = [array(#all_features_of class_0), array(#all_features_of_class_1)...]

我的目的是为每个类绘制这些特征以了解它们的分布。

如果有帮助的话，每一个观察都有4 特征，所以(1, 10, 4) 中的4。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy multidimensional-array

【解决方案1】：

我的理解是否正确，这是你想要的吗？

class0, class1=[],[]
for i in range(len(y)):
if y[i]==0:
    class0.append(X[i])
else:
    class1.append(X[i])
Final = (np.array(class0) , np.array(class1))

【讨论】：

是的，但是 len(class0) 给出 100 和 len(class1) 给出 1 ，并且在 MWE 中，所有类都有 100 个元素。..
两个类都是 len 100，正如我在输出中看到的那样，它只取决于 0 和 1 数组 y 的数量。