如何Python的數組映射到一個NumPy的陣列

Question

我有一個數組的數組：

import numpy as np 
from numpy import array 
data = [[1.0,0.56,1.3,1.0], 
     [2.0,0.59,1.3,1.0], 
     [3.0,0.63,1.3,1.0], 
     [4.0,0.66,1.3,1.0]] 

，我試圖映射到這個NumPy的形式：

[[array([ 0., 1.]), array([ 0., 0.56]), array([ 0., 1.3]), array([ 0., 1.])], [array([ 0., 2.]), array([ 0., 0.59]), array([ 0., 1.3]), array([ 0., 1.])], [array([ 0., 3.]), array([ 0., 0.63]), array([ 0., 1.3]), array([ 0., 1.0.])], [array([ 0., 4.]), array([ 0., 0.66]), array([ 0., 1.3]), array([ 0., 1.])]] 

我已經試圖做到以下幾點：

s = Set([]) 
maxNDimValues = max(map(lambda x: len(s.union(Set(x))), transpose(data))) 
valueMap = identity(maxNDimValues).astype(float64) 
trainingitems = map(lambda x: map(lambda y: valueMap[y-1], x), data) 

但它沒有奏效。

Answer 1

哦，我想我看到你想現在要做什麼。從列表的列表，你（出於某種原因我真的不明白）想數組元素的列表的列表，每個包含與原項目沿0。

最明顯的方法（以兩倍的for循環的成本）

result = [[np.array([0, x]) for x in row] for row in data] 

更好的事情可能是利用3維數組numpy的的。

temp = np.array(data) 
temp = np.expand_dims(temp, 2) 
result = np.concatenate((np.zeros(temp.shape), temp), axis=2)