Numpyで異なる要素数の複数の配列をパディングして1つの配列に結合したい

Question

PythonのNumpyについての質問です。
異なる要素数の複数の配列を、最大のサイズに合わせてゼロでパディングして、次元の大きな1つの配列に結合したいです。
このような動作を一発で実行するnumpyの関数はありませんか？

import numpy

# 例えば、以下のような3つの1次元配列を1つの2次元配列に結合したいです。
a = numpy.array([1, 2, 3, 4])
b = numpy.array([1, 2, 3])
c = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 最大サイズの配列に合わせて結合された求めたい配列
d = numpy.array([
    [1, 2, 3, 4, 0],
    [1, 2, 3, 0, 0],
    [1, 2, 3, 4, 5],
])

# 以下のように動作する関数はありませんか？(架空の関数名の例を示します)
d = numpy.stack_with_zero_padding([a, b, c])

# 例えば、以下のように配列を用意して代入すれば実現できますが、Python上の操作を極力避けたいです。
d = numpy.zeros(shape=(3, 5))
d[0, :4] = a
d[1, :3] = b
d[2, :5] = c

Comments

[ppaul]

https://stackoverflow.com/questions/14916407/how-do-i-stack-vectors-of-different-lengths-in-numpy
には、ないと書いてあります。

[kirara0048]

質問文一番下の方法を自作関数として実装すればよいのではないでしょうか

[tas0g]

@kirara0048 下の方法では処理速度が遅く、専用メソッドがあれば嬉しいなと思いました。
@ppaul なるほど、やはりないのですかね。
コメントありがとうございます！

Answer 1

numpyの機能で思いつかなかったので、pandasを使用してみました。
pandasのdataframeにすると、足りない分はNaNで埋めてくれます。それを、fillnaで0に置き換えています。
numpy配列に戻したいときはto_numpyメソッドを使います。

import numpy
import pandas as pd

a = numpy.array([1, 2, 3, 4])
b = numpy.array([1, 2, 3])
c = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5])

df = pd.DataFrame([a,b,c]).fillna(0)
print(df)
#   0  1  2    3    4
# 0  1  2  3  4.0  0.0
# 1  1  2  3  0.0  0.0
# 2  1  2  3  4.0  5.0

d = df.to_numpy()
print(d)
# [[1. 2. 3. 4. 0.]
#  [1. 2. 3. 0. 0.]
#  [1. 2. 3. 4. 5.]]