當結果2維度未知時，你如何重塑numpy數組？

我有一個numpy數組，a形狀(2501, 4)。我想將它重新整形成一個3維數組，也就是說，結果形狀應該是：(x, y, 4)。當結果2維度未知時，你如何重塑numpy數組？

在這種情況下，我如何確定整數值x和y？我知道如果只有一個值是未知的，我可以使用-1。例如：

b = a.reshape(-1, 41, 4) 
b.shape # (61, 41, 4)

來源

2017-05-10 Gathide

您可以使用任何因子「2501」。你將如何決定選擇哪一個？ –

搜索在NumPy的一些 x的所有因素

的問題是，有這個可能很多的解決方案，以最平凡的人是：

x = 1, y = 2501 
x = 2501, y = 1

否則，您可以使用平均分配號碼的所有因素：

x = 41, y = 61 
x = 61, y = 41

有查找號碼的所有因素的解決方案 - 這就是所謂的「因式分解」，例如this answer：

def primes(n): 
    """Copied from https://stackoverflow.com/a/16996439/5393381 (author: Daniel Fischer)""" 
    primfac = [] 
    d = 2 
    while d*d <= n: 
     while (n % d) == 0: 
      primfac.append(d) 
      n //= d 
     d += 1 
    if n > 1: 
     primfac.append(n) 
    return primfac 

>>> primes(2501) 
[41, 61]

需要注意的是結果的所有組合都是可能的解決方案。例如，對於16有以下解決方案：

>>> primes(16) 
[2, 2, 2, 2]

因此，任何以下可能會符合您的要求：

所以你不能自動完成這個因爲有人「需要決定」，其中之一選擇。

來源

2017-05-10 10:55:21 MSeifert

「......你不能自動化......」抑制了我的精神。我希望有人很快證明它是錯誤的。 – Gathide

@Gathide我已經列出了你可能的組合，你想要哪一個？如果您事先知道需要哪種組合（如「首次找到組合」），則可以自動進行。但是你的問題沒有提到任何「條件」，所以正確的答案是：你不能。 – MSeifert

你的答案沒問題。我只希望你的自動化建議被證明是錯誤的，即使它將來也是如此。 – Gathide

可以使用

factors = numpy.where(x % numpy.arange(1, x // 2 + 1) == 0) # array([1, 41, 61])

來源

2017-05-10 10:40:20

對於'x = 2501'，我得到了'factors =（array（[0，40，60]），）'！它是如何工作的？ – Gathide

當結果2維度未知時，你如何重塑numpy數組？

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