對兩個3D數組中的數據進行迭代python

我試圖執行一些函數來從一組衛星圖像中獲取一些結果（在示例中我正在執行相似函數）。我首先打算同時遍歷所有像素，每個像素包含4個數字，然後根據這些數字計算每個像素的值，然後將其寫入數組，例如scipy.spatial.distance.correlation（pixels_0，pixels_1）。對兩個3D數組中的數據進行迭代python

我遇到的問題是當我運行這個循環時，我遇到了問題，將它保存到數組1000x1000，併爲每個像素賦予一個值。

array_0 = # some array with dimensions(1000, 1000, 4) 
array_1 = # some array with dimensions(1000, 1000, 4) 

result_array = [] 

for rows_0, rows_1 in itertools.izip(array_0, array_1): 
    for pixels_0, pixels_1 in itertools.izip(rows_0, rows_1): 
     results = some_function(pixels_0, pixels_1) 
     print results 
     >>> # successfully prints desired results 
     results_array.append(results) 
     >>> # unsuccessful in creating the desired array

我得到我想要得到印刷向下運行窗口中的結果，但我不知道怎麼把它恢復到一個數組，我可以以類似的莊園操縱。我的for循環的問題，或者這是一個簡單的問題，將其附加到數組？任何關於加速它的解釋也會很棒，因爲我對python和編程都很陌生。

a = np.random.rand(10, 10, 4) 
b = np.random.rand(10, 10, 4) 

def dotprod(T0, T1): 
    return np.dot(T0, T1)/(np.linalg.norm(T0)*np.linalg.norm(T1)) 

results =dotprod(a.flatten(), b.flatten()) 
results = results.reshape(a.shape)

這現在造成ValueError異常：新的數組的總大小必須保持不變，和印刷第一結果值時，收到只有一個號碼。這是我自己構造不好的功能或我如何使用numpy的錯？

來源

2016-08-04 nhawkins

最好的辦法是使用Numpy爲你的任務。你應該考慮向量。你應該寫你的some_function()以矢量化的方式工作。這裏是一個例子：

array_0 = np.random.rand(1000,1000,4) 
array_1 = np.random.rand(1000,1000,4) 
results = some_function(array_0.flatten(), array_1.flatten()) ## this will be (1000*1000*4 X 1) 
results = results.reshape(array_0.shape) ## reshaping to make it the way you want it.

來源

2016-08-04 12:52:51 Dataman

我喜歡矢量思維方式，因爲其中一個操作是找到兩個矢量之間的角度：我爲它寫了一個簡單函數def'dotprod（T0，T1）：' 'return np.dot（T0，T1 ）/（np.linalg.norm（T0）* np.linalg.norm（T1））'並替換'some_function'，但輸出是單個數字而不是數組。這是關於重做的功能，而不是你通過數據集中的數字的方式？ – nhawkins

在投入更多精力進行編程之前，請先看看numpy包。它會快很多倍！

關於你的代碼：不應該你的結果數組也是多維的？因此，在內部（每行）循環中，您應該追加到一行，然後在外部循環附加到結果矩陣。

數據少量嘗試（例如，10×10×4）學習，但開關後，只要你能numpy的...

來源

2016-08-04 12:40:42

是的我打算有一個1000x1000的所有值後，我的功能perforation。這可能聽起來像一個愚蠢的問題，但是當你提到切換到numpy時，你的意思是什麼？我相信我的數據目前在numpy數組中，我將如何構造它以儘可能地從numpy中受益？ – nhawkins

對兩個3D數組中的數據進行迭代python

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