Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 10
Эм, и что?
А если есть, скажем, три массива [1,2,3,4], [5,6,7,8], [9, 10, 11, 12]
Как бы из них получить один вида [[1,5,9], [2,6,10], [3,7,11], [4, 8, 12]]?
Как бы из них получить один вида [[1,5,9], [2,6,10], [3,7,11], [4, 8, 12]]?
>>> a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9, 10, 11, 12]])
>>> a.T
array([[ 1, 5, 9],
[ 2, 6, 10],
[ 3, 7, 11],
[ 4, 8, 12]])
Ответ уже есть, но можете посмотреть метод reshape и concatenate. Есть в первой части.
Для чистого python — zip, для numpy — можно собрать в массив, а потом транспонировать (свойство T массива).
Спасибо за статью! Надеюсь, что статей будет больше и выходить они будут чаще. Было бы здорово :)
Лучше поздно, чем никогда.
1) Брак: «которая заполненная единицами», «выбрасываються», «вариация и девиация», «сокращенны».
2) Всякий раз, когда говорится о циклах по элементам массива в numpy, нужно упоминать, что скорее всего, вы хотите их использовать для неправильной цели, потому что numpy делает всё, чтобы таких циклов не было.
3) Про broadcasting очень мало, а ведь именно это будет неожиданно пришедшему, например, из Matlab.
1) Брак: «которая заполненная единицами», «выбрасываються», «вариация и девиация», «сокращенны».
2) Всякий раз, когда говорится о циклах по элементам массива в numpy, нужно упоминать, что скорее всего, вы хотите их использовать для неправильной цели, потому что numpy делает всё, чтобы таких циклов не было.
3) Про broadcasting очень мало, а ведь именно это будет неожиданно пришедшему, например, из Matlab.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
NumPy в Python. Часть 2