python – 展平numpy数组但是还保持值位置的索引？

内容导读

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内容图文

我有几个2D numpy数组(矩阵),每个我想将它转换为包含数组值的向量和包含每个行/列索引的向量.

例如,我可能有这样的数组：

x = np.array([[3, 1, 4],
              [1, 5, 9],
              [2, 6, 5]])

我基本上想要这些价值观

[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]

和他们的立场

[[0,0], [0,1], [0,2], [1,0], [1,1], [1,2], [2,0], [2,1], [2,2]]

我的最终目标是将这些放入pandas DataFrame中,如下所示：

V | x | y
--+---+---
3 | 0 | 0
1 | 0 | 1
4 | 0 | 2
1 | 1 | 0
5 | 1 | 1
9 | 1 | 2
6 | 2 | 0
5 | 2 | 1
3 | 2 | 2

其中V是值,x是行位置(索引),y是列位置(索引).

我想我可以一起破解一些东西,但我试图找到有效的方法来做到这一点而不是摸索.例如,我知道我可以使用像x.reshape(x.size,1)之类的东西来获取值,并且我可以尝试从x.shape创建索引列,但似乎应该有更好的方法.

解决方法:

我不知道它是否最有效,但numpy.meshgrid是为此而设计的：

x = np.array([[3, 1, 4],
              [1, 5, 9],
              [2, 6, 5]])
XX,YY = np.meshgrid(np.arange(x.shape[1]),np.arange(x.shape[0]))
table = np.vstack((x.ravel(),XX.ravel(),YY.ravel())).T
print table

这会产生：

[[3 0 0]
 [1 1 0]
 [4 2 0]
 [1 0 1]
 [5 1 1]
 [9 2 1]
 [2 0 2]
 [6 1 2]
 [5 2 2]]

然后我认为df = pandas.DataFrame(table)将为您提供所需的数据框.

内容总结

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