列表解析式的方法具有多於一個維度

Question

我具有相同的高度的2D numpy的陣列而不是寬度的列表：

list_of_arrays = [np.random.rand(3,4),np.random.rand(3,5),np.random.rand(3,6)] 

我想建立一個新的數組，其中各列是我列表中的數組的隨機列。我可以用for循環來做到這一點，例如：

new_array = np.zeros((3,3)) 
for x in range(3): 
    new_array[:,x] = list_of_arrays[x][:,random.randint(0,list_of_arrays[x].shape[1])] 

這對我來說並不乾淨。我想用類似列表理解的方法，例如

new_array = [list_of_arrays[x][:,random.randint(0,list_of_arrays[x].shape[1])] for x in range(3)] 

這顯然返回一個列表，而不是根據需要返回一個數組。我可以將列表轉換爲一個數組，但增加了一個無關的中間值。有沒有簡單的方法來做到這一點？類似的問題，我已經看到使用1d數組使用numpy.fromiter，但不會在2維工作。

如果有人想提出完全不同的/更清潔/更有效的方法來解決這個問題，那也是值得讚賞的。

Answer 1

你可以讓你的列表中理解簡單的是通過遍歷數組，而不是指數結束了，

new_array = np.array([x[:,np.random.randint(0, x.shape[1])] for x in list_of_arrays]).T 

In [32]: %timeit np.array([x[:,np.random.randint(0, x.shape[1])] for x in a]).T 
100000 loops, best of 3: 10.2 us per loop 

轉置（.T）是因爲遍歷數組會產生行，因此通過arr.T重複產生th e欄。同樣，在構建數組時，每個元素都被視爲一個行，所以在構建之後，我們需要對其進行轉置，以便將供給數組構造的列表轉換爲列。

如果導入標準random模塊，你可以做

new_array = np.array([random.choice(x.T) for x in list_of_arrays]).T 

In [36]: %timeit np.array([random.choice(x.T) for x in a]).T 
100000 loops, best of 3: 9.18 us per loop 

這是稍快。

Answer 2

你可以將數組組合到另一個數組而不是列表中嗎？

>>> b= np.hstack((np.random.rand(3,4),np.random.rand(3,5),np.random.rand(3,6))) 
>>> b.shape 
(3, 15) 

然後你可以使用broadcasting，而不是列表解析，挑選隨機列：

new_array=b[:,np.random.randint(0,b.shape[1],3)]