最有效的方法来组合和分离numpy阵列

Question

我需要将2个numpy阵列（相同长度）组合成一个大阵列，然后将阵列解耦到原始。我知道如何组合阵列，但不知道如何去耦合它。

因此，结合阵列

x=np.random.randint(5, size=(100000, 3)) 
y=np.random.randint(5, size=(100000, 1)) 
a=np.hstack((x,y)) 

现在，我不知道如何重新取得x和y。我曾尝试过

(_x,_y)=a.shape 
_x=-_x 
nx=a[:,0] 
ny=a[:,_x:,] 

无论出于何种原因，我没有得到我的正确答案，x和y。

有没有更好的方法来做到这一点？

Answer 1

x.shape是(100000, 3)和y.shape是(100000, 1)。 np.hstack连接第二个（列）维的数组，所以a.shape == (100000, 4)。这意味着x对应于a的前3列，并且y对应于最后一列。

你可以使用slice indexing他们分开，就像这样：

x1 = a[:, :3] # the first 3 columns of a 
y1 = a[:, 3:] # the remaining column of a 

你是什么可能混淆了，当你与一个整数值您1.减少返回数组的维数。例如，你可能预计a[:, 3]（a的第四列，因为Python索引从0开始）与y相同，但相反它是(100000,) 1D阵列而不是像y这样的(100000, 1) 2D阵列。

为了避免这种情况，你既可以使用片索引就像在我上面的例子，也可以使用np.newaxis插入大小为1的一个新的层面：通过在输出调用reshape

y2 = a[:, 3, np.newaxis] 

或：

y2 = a[:, 3].reshape(-1, 1) 

-1自动扩展此尺寸以匹配a的尺寸。