पायथन के नुकीले में "ज़िप()" के बराबर क्या है?

Question

मुझे क्या करना कोशिश कर रहा हूँ निम्नलिखित लेकिन NumPy सरणी के साथ:

x = [(0.1, 1.), (0.1, 2.), (0.1, 3.), (0.1, 4.), (0.1, 5.)] 
normal_result = zip(*x) 

इस का एक परिणाम देना चाहिए:

y = np.array(x) 
numpy_result = zip(*y) 
print type(numpy_result) 

:

normal_result = [(0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1), (1., 2., 3., 4., 5.)] 

लेकिन अगर इनपुट वेक्टर एक numpy सरणी है

यह (अपेक्षित) एक रिटर्न देता है:

<type 'list'> 

मुद्दा यह है कि मुझे इसके बाद परिणामों को एक numpy सरणी में बदलने की आवश्यकता होगी।

मैं क्या जानना चाहता हूं कि क्या एक कुशल संख्यात्मक कार्य है जो इन पिछड़े और आगे के परिवर्तनों से बच जाएगा?

Answer 1

तुम बस यह स्थानांतरित कर सकते हैं ...

>>> a = np.array([(0.1, 1.), (0.1, 2.), (0.1, 3.), (0.1, 4.), (0.1, 5.)]) 
>>> a 
array([[ 0.1, 1. ], 
     [ 0.1, 2. ], 
     [ 0.1, 3. ], 
     [ 0.1, 4. ], 
     [ 0.1, 5. ]]) 
>>> a.T 
array([[ 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1], 
     [ 1. , 2. , 3. , 4. , 5. ]]) 

Answer 2

dstack उपयोग करके देखें:

>>> from numpy import * 
>>> a = array([[1,2],[3,4]]) # shapes of a and b can only differ in the 3rd dimension (if present) 
>>> b = array([[5,6],[7,8]]) 
>>> dstack((a,b)) # stack arrays along a third axis (depth wise) 
array([[[1, 5], 
     [2, 6]], 
     [[3, 7], 
     [4, 8]]]) 

तो अपने मामले में यह होगा:

x = [(0.1, 1.), (0.1, 2.), (0.1, 3.), (0.1, 4.), (0.1, 5.)] 
y = np.array(x) 
np.dstack(y) 

>>> array([[[ 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1], 
    [ 1. , 2. , 3. , 4. , 5. ]]])