如何在 python 中明智地组合两个 numpy 数组元素？

Question

我有两个 numpy 数组：

A = np.array([1, 3, 5, 7])
B = np.array([2, 4, 6, 8])

我想通过将两者结合得到以下结果：

C = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

我可以通过使用zip 得到一些接近的东西，但不是我想要的：

>>> zip(A, B)
[(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]

如何明智地组合两个 numpy 数组元素？

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我对每个数组中的 50,000 个元素（100,000 个组合元素）进行了快速测试。结果如下：

User Ma3x:      Time of execution: 0.0343832323429      Valid Array?:  True
User mishik:    Time of execution: 0.0439064509613      Valid Array?:  True
User Jaime:     Time of execution: 0.02767023558        Valid Array?:  True

^{使用 Python 2.7、Windows 7 Enterprise 64 位、Intel Core i7 2720QM @2.2 Ghz Sandy Bridge、8 GB 内存进行测试}

Answer 1

使用np.insert:

>>> A = np.array([1, 3, 5, 7])
>>> B = np.array([2, 4, 6, 8])
>>> np.insert(B, np.arange(len(A)), A)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

Answer 2

你也可以使用切片：

C = np.empty((A.shape[0]*2), dtype=A.dtype)
C[0::2] = A
C[1::2] = B

Answer 3

一些答案​​建议进行排序，但由于您想将它们组合起来，因此按元素排序不会达到相同的结果。

这是一种方法

C = []
for elem in zip(A, B):
    C.extend(elem)

Answer 4

>>> import numpy as np
>>> A=np.array([1,3,5,7])
>>> B=np.array([2,4,6,8])
>>> C=np.dstack([A,B])
>>> D=C.reshape((1,8))[0]
>>> D
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

Answer 5

你可以试试这个：

C = sorted(A.tolist() + B.tolist())

1. A.tolist() 将产生 [1, 3, 5, 7]
2. B.tolist() 将产生 [2, 4, 6, 8]
3. A.tolist() + B.tolist() - [1, 3, 5, 7, 2, 4, 6, 8]
4. sorted(...) - [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

没有排序：

C = [y for x in zip(A, B) for y in x]