python - write - Entrelazando dos matrices numpy

python numpy matrix add element

Question

Supongamos que se dan las siguientes matrices:

a = array([1,3,5])
b = array([2,4,6])

¿Cómo se podría entrelazar de manera eficiente para que uno obtenga una tercera matriz como esta?

c = array([1,2,3,4,5,6])

Se puede suponer que la length(a)==length(b) .

Answer 1

Aquí hay un trazador de líneas:

c = numpy.vstack((a,b)).reshape((-1,),order=''F'')

Answer 2

Aquí hay una respuesta más simple que algunas de las anteriores

import numpy as np
a = np.array([1,3,5])
b = np.array([2,4,6])
inter = np.ravel(np.column_stack((a,b)))

Después de este inter contiene:

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

Esta respuesta también parece ser marginalmente más rápida:

In [4]: %timeit np.ravel(np.column_stack((a,b)))
100000 loops, best of 3: 6.31 µs per loop

In [8]: %timeit np.ravel(np.dstack((a,b)))
100000 loops, best of 3: 7.14 µs per loop

In [11]: %timeit np.vstack((a,b)).ravel([-1])
100000 loops, best of 3: 7.08 µs per loop

Answer 3

Esto intercalará / entrelazará las dos matrices y creo que es bastante legible:

a = np.array([1,3,5])      #=> array([1, 3, 5])
b = np.array([2,4,6])      #=> array([2, 4, 6])
c = np.hstack( zip(a,b) )  #=> array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

Answer 4

Me gusta la respuesta de Josh. Solo quería agregar una solución más mundana, habitual y un poco más detallada. No sé cuál es más eficiente. Espero que tengan un rendimiento similar.

import numpy as np
a = np.array([1,3,5])
b = np.array([2,4,6])

c = np.empty((a.size + b.size,), dtype=a.dtype)
c[0::2] = a
c[1::2] = b

Answer 5

Mejorando la respuesta de @xioxox:

import numpy as np a = np.array([1,3,5]) b = np.array([2,4,6]) inter = np.ravel((a,b), order=''F'')

Answer 6

Pensé que podría valer la pena comprobar cómo funcionaban las soluciones en términos de rendimiento. Y este es el resultado:

Esto muestra claramente que la respuesta más votada y aceptada (respuesta de Pauls) también es la opción más rápida.

El código fue tomado de las otras respuestas y de otras preguntas y respuestas :

# Setup
import numpy as np

def Paul(a, b):
    c = np.empty((a.size + b.size,), dtype=a.dtype)
    c[0::2] = a
    c[1::2] = b
    return c

def JoshAdel(a, b):
    return np.vstack((a,b)).reshape((-1,),order=''F'')

def xioxox(a, b):
    return np.ravel(np.column_stack((a,b)))

def Benjamin(a, b):
    return np.vstack((a,b)).ravel([-1])

def andersonvom(a, b):
    return np.hstack( zip(a,b) )

def bhanukiran(a, b):
    return np.dstack((a,b)).flatten()

def Tai(a, b):
    return np.insert(b, obj=range(a.shape[0]), values=a)

def Will(a, b):
    return np.ravel((a,b), order=''F'')

# Timing setup
timings = {Paul: [], JoshAdel: [], xioxox: [], Benjamin: [], andersonvom: [], bhanukiran: [], Tai: [], Will: []}
sizes = [2**i for i in range(1, 20, 2)]

# Timing
for size in sizes:
    func_input1 = np.random.random(size=size)
    func_input2 = np.random.random(size=size)
    for func in timings:
        res = %timeit -o func(func_input1, func_input2)
        timings[func].append(res)

%matplotlib notebook

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure(1)
ax = plt.subplot(111)

for func in timings:
    ax.plot(sizes, 
            [time.best for time in timings[func]], 
            label=func.__name__)  # you could also use "func.__name__" here instead
ax.set_xscale(''log'')
ax.set_yscale(''log'')
ax.set_xlabel(''size'')
ax.set_ylabel(''time [seconds]'')
ax.grid(which=''both'')
ax.legend()
plt.tight_layout()

En caso de que tengas numba disponible, también podrías usar eso para crear una función:

import numba as nb

@nb.njit
def numba_interweave(arr1, arr2):
    res = np.empty(arr1.size + arr2.size, dtype=arr1.dtype)
    for idx, (item1, item2) in enumerate(zip(arr1, arr2)):
        res[idx*2] = item1
        res[idx*2+1] = item2
    return res

Podría ser un poco más rápido que las otras alternativas:

Answer 7

Tal vez esto sea más legible que la solución de @ JoshAdel:

c = numpy.vstack((a,b)).ravel([-1])

Answer 8

También se puede probar np.insert . (Solución migrada desde las matrices numeradas Interleave )

import numpy as np
a = np.array([1,3,5])
b = np.array([2,4,6])
np.insert(b, obj=range(a.shape[0]), values=a)

Por favor, consulte la documentation y el tutorial para obtener más información.

Answer 9

vstack seguro es una opción, pero una solución más directa para su caso podría ser el hstack

>>> a = array([1,3,5])
>>> b = array([2,4,6])
>>> hstack((a,b)) #remember it is a tuple of arrays that this function swallows in.
>>> array([1, 3, 5, 2, 4, 6])
>>> sort(hstack((a,b)))
>>> array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

y más importante, esto funciona para formas arbitrarias de a y b

También es posible que desee probar dstack

>>> a = array([1,3,5])
>>> b = array([2,4,6])
>>> dstack((a,b)).flatten()
>>> array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

tienes opciones ahora!