如何将三个NumPy数组合并为目标列结构的二维数组？

现有三个一维数组：

x = [63.001359127617185, 21.02926724707507, -64.99968875087593, 65.00084778093242, 34.00056603763737]
y = [-35.998640872382815, 5.029267247075071, -23.99968875087593, -78.99915221906758, -98.99943396236263]
z = [0.002285667282364421, 0.060360611442703896, 0.0008887456442498822, 0.007301422400429866, 0.004970329828018857]

想要合并成如下结构的二维数组：

array([[63.001359127617185,  -35.998640872382815,  0.002285667282364421],
       [21.02926724707507,  5.029267247075071,   0.060360611442703896],
       [-64.99968875087593, -23.99968875087593, 0.0008887456442498822],
       [65.00084778093242,  -78.99915221906758,  0.007301422400429866],
       [34.00056603763737,  -98.99943396236263,   0.004970329828018857]])

用np.array([x,y,z])得到的是行排列结果，这里提供几种简单实现方式：

• 方法一：转置已有数组
  先按行合并，再通过.T转置得到目标结构：

  import numpy as np
  np_arr = np.array([x, y, z]).T
  

• 方法二：使用np.column_stack
  该函数专门用于将一维数组按列合并为二维数组，一步到位：

  import numpy as np
  np_arr = np.column_stack((x, y, z))
  

• 方法三：np.vstack结合转置
  先垂直堆叠成行结构，再转置得到列合并结果：

  import numpy as np
  np_arr = np.vstack([x, y, z]).T
  

以上三种方法都能得到你需要的结构，其中np.column_stack最贴合列合并的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Starwinwin