如何将一维数组中的每个元素与2D数组的每一行元素一起压缩？

Question

我试图用matplotlib绘制一个数据集，该数据集包含每个x的多个y坐标。要绘制它们，我必须将这些数组组合起来，在一个图中显示它们。如何使用2D数组的每行元素(对应于一维数组元素的索引)从一维数组中压缩每个元素？而不用显式的for-循环。使用内置的(如。)或者更好的理解：numpy

车削：

x = [1, 2, 3]
y = [[4, 5], [6, 7], [8, 9]]

Into:

r = [(1, 4), (1, 5), (2, 6), (2, 7), (3, 8), (3, 9)]

Answer 1

我想到了以下几点：

1. 将x扩展为与y大小相同的
2. 扁平y
3. Zip x和y

如下所示

>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = [[4, 5], [6, 7], [8, 9]]
>>> x = np.array(x).repeat(2)
>>> y = np.array(y).reshape(-1)
>>> list(zip(x, y))
[(1, 4), (1, 5), (2, 6), (2, 7), (3, 8), (3, 9)]

我想知道如何更有效地做到这一点。

请评论或回答更有效的方法。

Answer 2

受方法5( 这里 )启发

from functools import reduce

x = [1, 2, 3]
y = [[4, 5], [6, 7], [8, 9]]

def listOfTuples(l1, l2): 
    l = list(map(lambda x, y:[(x,y[0]), (x,y[1])], l1, l2))
    m = reduce(lambda x, y: x + y, l)
    return(m)

r = listOfTuples(x, y)

给出

[(1, 4), (1, 5), (2, 6), (2, 7), (3, 8), (3, 9)]

Answer 3

您的repeat和reshape方法的一个变体：

In [89]: x = [1, 2, 3] 
    ...: y = [[4, 5], [6, 7], [8, 9]]                                                          
In [90]: res = np.zeros((3,2,2),int)                                                           
In [91]: res[:,:,1]=y                                                                          
In [92]: res[:,:,0]=np.array(x)[:,None]                                                        
In [93]: res                                                                                   
Out[93]: 
array([[[1, 4],
        [1, 5]],

       [[2, 6],
        [2, 7]],

       [[3, 8],
        [3, 9]]])
In [94]: res.reshape(6,2)                                                                      
Out[94]: 
array([[1, 4],
       [1, 5],
       [2, 6],
       [2, 7],
       [3, 8],
       [3, 9]])

它使用broadcasting将x和y映射到res数组。