Numpy中类似于Python的zip(*)方法的实现

在本文中，我们将介绍如何在Numpy库中使用类似于Python的zip(*)方法。

通常情况下，当我们需要将两个或多个不同的数组合并成一个包含所有元素的数组时，我们可以使用zip函数。但是，对于Numpy数组而言，该方法并不能如预期那样工作。让我们看一个简单的例子：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])

zipped = zip(a, b, c)
print(list(zipped))  # [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

np_zipped = np.array(zip(a, b, c))
print(np_zipped)   # [[1 4 7]
                   #  [2 5 8]
                   #  [3 6 9]]

通过上面的代码，我们可以发现使用内置函数zip可以很方便地将三个数组合并成一个元组列表，但是使用np.array(zip(a, b, c))却得到了一个不符合预期的结果。

原因是Numpy库中的ndarray对象不支持直接使用zip函数进行数组合并。所以，我们需要使用另外一些方法来达到类似于zip(*)的效果。

阅读更多：Numpy 教程

使用transpose函数

transpose函数可以将数组的维度进行转换，即可以将行变为列，列变为行。使用该函数需要指定新的维度，来确定转换后的数组形态。考虑将上面的例子进行修改：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])

np_zipped = np.array([a, b, c]).transpose()
print(np_zipped)  # [[1 4 7]
                  #  [2 5 8]
                  #  [3 6 9]]

在上面的例子中，我们将a, b, c三个数组组成一个新的数组，再使用transpose函数进行维度转换。得到的结果与我们使用内置函数zip得到的结果相同。但是，在数组形态不太规则时，这种方式可能不太直观，需要对数组形态有一定的理解才能使用。

使用stack和transpose函数

stack函数将一组沿着一个新的轴组合在一起的数组创建为一个新的数组。因此，我们可以先将需要合并的数组通过stack函数组合起来，再使用transpose函数进行维度转换。考虑将上面的例子进行修改：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])

np_zipped = np.stack((a, b, c)).transpose()
print(np_zipped)  # [[1 4 7]
                  #  [2 5 8]
                  #  [3 6 9]]

这种方式对于不规则的数组形态也比较友好，更加容易使用。另外，除了transpose函数，Numpy中还有swapaxes函数，可以实现相同的效果。

总结

本文介绍了Numpy库中类似于Python的zip()方法的实现。在使用Numpy数组时，需要考虑使用transpose或者stack函数实现数组合并的功能，以达到类似于zip()的效果。同时，在数组形态不太规则时，可以使用stack和transpose函数的方式更加方便易用。掌握了这些技巧，就可以更加高效地使用Numpy库，提高数据分析的效率。