python - 按列解压缩 NumPy 数组

Question

如果我有一个 NumPy 数组，例如 5x3，有没有办法一次将其逐列解包以传递给函数，而不是像这样：my_func(arr[:, 0], arr[:, 1], arr[:, 2])？

有点像*args列表解包但按列。

Answer 1

您可以解压缩数组的转置，以便将列用作函数参数：

my_func(*arr.T)

这是一个简单的例子：

>>> x = np.arange(15).reshape(5, 3)
array([[ 0,  5, 10],
       [ 1,  6, 11],
       [ 2,  7, 12],
       [ 3,  8, 13],
       [ 4,  9, 14]])

让我们编写一个函数来将列添加在一起（通常x.sum(axis=1)在 NumPy 中完成）：

def add_cols(a, b, c):
    return a+b+c

然后我们有：

>>> add_cols(*x.T)
array([15, 18, 21, 24, 27])

NumPy 数组将沿第一个维度解包，因此需要转置数组。

Answer 2

numpy.split将一个数组拆分为多个子数组。在您的情况下，indices_or_sections是 3，因为您有 3 列，并且axis = 1我们按列拆分。

my_func(numpy.split(array, 3, 1))

Answer 3

估计numpy.split以后还不够。相反，它应该是

my_func(tuple(numpy.split(array, 3, 1)))

目前，python 打印以下警告：

FutureWarning：不推荐使用非元组序列进行多维索引；使用arr[tuple(seq)]而不是arr[seq]. 将来，这将被解释为数组索引， arr[np.array(seq)]这将导致错误或不同的结果。