Python Numpy按规则对合并后数组应用乘数并修改的实现方法

有两种常用实现方式，你可以根据实际场景选择：

方案1：直接修改已有的a_and_b数组 #

因为a_and_b是a、b元素交叉拼接生成的，a的元素全部位于数组的偶数索引位（0、2、4、6……），b的元素全部位于奇数索引位（1、3、5、7……），直接按索引切片赋值即可：

import numpy as np 

a_multiplier = 3
b_multiplier = 5

a = np.array([5,32,1,4])
b = np.array([1,5,11,3])
a_and_b = np.array([5,1,32,5,1,11,4,3])

# 偶数位元素对应a的原始值，乘对应系数
a_and_b[::2] *= a_multiplier
# 奇数位元素对应b的原始值，乘对应系数
a_and_b[1::2] *= b_multiplier

print(a_and_b)

运行后输出为：[15 5 96 25 3 55 12 15]，和预期结果一致。

方案2：先缩放原数组再交叉拼接 #

如果你还没有生成a_and_b，这个方案逻辑更清晰，不容易出错：

import numpy as np 

a_multiplier = 3
b_multiplier = 5

a = np.array([5,32,1,4])
b = np.array([1,5,11,3])

# 先对两个原数组做系数缩放
a_scaled = a * a_multiplier
b_scaled = b * b_multiplier
# 交叉拼接生成结果数组
a_and_b = np.column_stack((a_scaled, b_scaled)).flatten()

print(a_and_b)

运行后输出和方案1完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者georgehere