numpy数组转换为对

Question

我不太确定在Python中这个叫什么，我想它是一个“对”。

无论如何，我有一个很大的numpy数组，它的格式是这样的：

FFnetlayer0 =   [ 0,  243,    9,  243,   18,  243,    4,  244,   13,  244, ....etc.]

我需要这个numpy数组的格式变成：

FFnetlayer0 =   [ (0,  243),    (9,  243),   (18,  243),    (4,  244),   (13,  244), .....]

Nodepairs需要用( )括起来，这样我才能手动构建一个神经网络FFnet在Python中。

我正在构建一个很大的神经网络，所以我使用一个函数来创建这个数组，但我没有得到( )这个符号。

conec =[]
for i in range (3):
    conec = numpy.append(conec,[(i,243),(i+9,243),(i+18,243)])
    d = 4
    conec = numpy.append(conec,[(i+d,244),(i+9+d,244),(i+18+d,244)])
    d = 7
    ...
    ..
    . 

Answer 1

在编程中，有时候我们会遇到一些问题，可能会让我们感到困惑。比如，有人可能会问，为什么在某些情况下，代码的执行结果和我们预期的不一样。这种情况可能是因为我们对代码的理解不够深入，或者是对某些概念的掌握还不够。

在这种情况下，最好的办法就是仔细阅读相关的文档和资料，了解每一行代码的作用，以及它们是如何相互影响的。这样，我们就能更好地理解代码的运行机制，从而解决问题。

另外，和其他程序员交流也是一个很好的方法。通过讨论，我们可以获得不同的视角，可能会发现自己之前没有想到的解决方案。

总之，遇到问题时，不要急于求成，慢慢来，仔细分析，最终一定能找到答案。

a = [ 0,  243,    9,  243,   18,  243]
zip(a[::2],a[1::2])

Answer 2

你的 FFnetlayer0 其实不是一个 numpy 数组，它仍然只是一个 Python 列表。你可以对它进行切片操作。

from numpy import array
FFnetlayer = [0,243, 9,243, 18,243]
first_array = array(FFnetlayer[0::2]) # array([0,9,18])
second_array = array(FFnetlayer[1::2]) # array([243,243,243])

除非它是一个矩阵，否则我觉得把它变成一个二维数组并没有什么好处，两个单独的数组就可以了。

如果你不需要用到 numpy，可以把这两个列表合并在一起，使用 zip 函数：

list_of_tuples = zip(FFnetlayer0[0::2], FFnetlayer0[1::2]) # [(0,243), (9,243), (18,243)]
array_of_list_of_tuples = array(list_of_tuples) # array([[0,243],[9,243],[18,243]])

想了解更多关于扩展切片（或者步长）的内容，可以查看这个链接：http://docs.python.org/release/2.3/whatsnew/section-slices.html

关于 zip 的更多信息可以查看： http://docs.python.org/library/functions.html#zip

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在评论中注意到你是通过 append 创建 numpy 数组的。要知道，numpy.append 并不是在原地添加，所以这并不是扩展长数组的高效方法。

例如：

ff_list = [(0,243), (9,243)]
orig_id = id(ff_list)
for i in range(1000):
    ff_list.append((i,243))
    assert(orig_id == id(ff_list)) # Assertion is always True
ff_array = numpy.array(ff_list) # This will copy the list into an array; but does this only once rather than N times.

而

ff_array = numpy.array([(0,243), (9,243)])
last_id = id(ff_array)
for i in range(1000):
    ff_array = numpy.append(ff_array, (i,243))
    assert(last_id != id(ff_array)) # Assertion is True as array is always different.
    last_id = id(ff_array)

id 用来告诉你一个 Python 对象在内存中的位置。注意，除非你的数组很大并且经常需要添加元素，否则这可能没有太大区别。而且，如果可能的话，最好通过数组运算来构建大数组，而不是一个个元素地用循环或 append。

Answer 3

一种方法就是把它转换成一个二维的NumPy数组：

FFnetlayer0 = FFnetlayer0.reshape(-1, 2)

现在，访问 FFnetlayer0[i] 这个地方，给定一个 i 值，会得到一个包含两个元素的NumPy数组。