5 位的 Numpy 组合 - Python

在 Python 中，Numpy 库是做科学计算必不可少的库之一。Numpy 提供了许多高效的多维数组操作接口，让我们可以快速地处理大量数据。其中，组合是一种常用的数组操作方式，Numpy 提供了多种组合方式，本文将介绍 5 种常用的 5 位 Numpy 组合方式。

1. 均匀分布组合

import numpy as np
a = np.arange(5)
b = np.arange(5)
X, Y = np.meshgrid(a, b)
c = np.column_stack((X.ravel(), Y.ravel()))
print(c)

输出：

[[0 0]
 [1 0]
 [2 0]
 [3 0]
 [4 0]
 [0 1]
 [1 1]
 [2 1]
 [3 1]
 [4 1]
 [0 2]
 [1 2]
 [2 2]
 [3 2]
 [4 2]
 [0 3]
 [1 3]
 [2 3]
 [3 3]
 [4 3]
 [0 4]
 [1 4]
 [2 4]
 [3 4]
 [4 4]]

该方法可以获得 a 和 b 中元素两两组合的结果，输出的二维数组中每一行是一组组合结果。

2. 不均匀分布组合

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5])
c = np.transpose([np.tile(a, len(b)), np.repeat(b, len(a))])
print(c)

输出：

[[1 4]
 [2 4]
 [3 4]
 [1 5]
 [2 5]
 [3 5]]

该方法可以获得 a 和 b 中元素两两组合的结果，输出的二维数组中每一行是一组组合结果。该方法适用于不同长度的数组组合。

3. 任意组合（笛卡尔积）

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5])
c = np.array(np.meshgrid(a, b)).T.reshape(-1, 2)
print(c)

输出：

[[1 4]
 [2 4]
 [3 4]
 [1 5]
 [2 5]
 [3 5]]

该方法可以获得任意两个数组的笛卡尔积结果，输出的二维数组中每一行是一组组合结果。

4. 数组迭代器

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5])
c = np.array(list(np.ndindex((len(a), len(b)))))
c[:, 0] = a[c[:, 0]]
c[:, 1] = b[c[:, 1]]
print(c)

输出：

[[1 4]
 [1 5]
 [2 4]
 [2 5]
 [3 4]
 [3 5]]

该方法利用了 Numpy 提供的数组迭代器，可以获得任意两个数组的组合结果，输出的二维数组中每一行是一组组合结果。

5. itertools 工具集

import numpy as np
import itertools
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5])
c = np.array(list(itertools.product(a, b)))
print(c)

输出：

[[1 4]
 [1 5]
 [2 4]
 [2 5]
 [3 4]
 [3 5]]

该方法利用了 Python 自带的 itertools 工具集，可以获得任意两个数组的笛卡尔积组合结果，输出的二维数组中每一行是一组组合结果。

总结

五种 5 位 Numpy 组合方式各有优劣，不同情况下可以选择不同的组合方式。使用这些方法可以快速地获得数组的组合结果，让我们能够更加高效地处理数据。