numpy 中的逐元素连接

Question

我正在尝试连接 2 个数组元素。我有连接工作以产生正确的形状，但它没有被应用到元素明智。

所以我有这个数组

[0, 1]
[2, 3]
[4, 5]

我想将数组中的每个元素附加到每个元素。目标结果将是

[0, 1, 0, 1]
[0, 1, 2, 3]
[0, 1, 4, 5]
[2, 3, 0, 1]
[2, 3, 2, 3]
[2, 3, 4, 5]
[4, 5, 0, 1]
[4, 5, 2, 3]
[4, 5, 4, 5]

我想我可能需要更改轴，但我无法让广播正常工作。

如有任何帮助，我们将不胜感激。在 numpy 中有很多东西要学！

a = np.arange(6).reshape(3, 2))
b = np.concatenate((a, a), axis=1)

Answer 1

一种方法是堆叠使用 np.repeat 和 np.tile -

创建的复制版本

In [52]: n = len(a)

In [53]: np.hstack((np.repeat(a,n,axis=0),np.tile(a,(n,1))))
Out[53]: 
array([[0, 1, 0, 1],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 4, 5],
       [2, 3, 0, 1],
       [2, 3, 2, 3],
       [2, 3, 4, 5],
       [4, 5, 0, 1],
       [4, 5, 2, 3],
       [4, 5, 4, 5]])

另一个是 broadcasted-assignment，因为你提到了 broadcasting -

def create_mesh(a):
    m,n = a.shape
    out = np.empty((m,m,2*n),dtype=a.dtype)
    out[...,:n] = a[:,None]
    out[...,n:] = a
    return out.reshape(-1,2*n)

Answer 2

一个解决方案是建立在 senderle 的 cartesian_product 上，将其扩展到二维数组。以下是我通常这样做的方式：

# Your input array.
arr    
# array([[0, 1],
#        [2, 3],
#        [4, 5]])

idxs = cartesian_product(*[np.arange(len(arr))] * 2)
arr[idxs].reshape(idxs.shape[0], -1)    
# array([[0, 1, 0, 1],
#        [0, 1, 2, 3],
#        [0, 1, 4, 5],
#        [2, 3, 0, 1],
#        [2, 3, 2, 3],
#        [2, 3, 4, 5],
#        [4, 5, 0, 1],
#        [4, 5, 2, 3],
#        [4, 5, 4, 5]])

numpy 中的逐元素连接

Elementwise concatenation in numpy

numpy

concatenation

vectorization