如何設置零3d numpy數組？

我有一個3d numpy數組，A，不同元素的分解不相等，即形狀（A [0]）=（1,2），形狀（A [1]）=（3 ，4）等。我想以最有效的方式設置A的所有元素的值以使其爲零。我怎樣才能做到這一點？如何設置零3d numpy數組？

謝謝！

2014-01-08 user1767774

我是li這裏很困惑......通常，一個numpy數組有一個單一的形狀，而不是多個形狀。你有2d numpy數組的列表或元組嗎？ – mgilson

我以這種方式定義它：A = np.array（[[[1,2]，[3,4]]，[[1,2,3]，[4,5,6]，[7,8， 9]]]） – user1767774

所以你有一個對象數組 - 它不同於一個3d數組。（注意'dtype = object'）。出於好奇，你對這組對象做什麼？通常，從這種數據結構中獲得的優勢並不多。 – mgilson

你有什麼是np.array其持有的對象 - 在特定情況下，這些對象持有多個列表清單。對於我能想到的任何事情來說，這不是一個非常好的數據結構，除非你真的需要在內部列表中添加大量元素。我可否提出稍作更改，以便有一個np.array其中持有更多np.array？

A = np.array(map(np.array, [ [[1,2],[3,4]], [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] ]))

現在，如果我們打印出來，它看起來是這樣的：

>>> A 
array([[[1 2] 
[3 4]], [[1 2 3] 
[4 5 6] 
[7 8 9]]], dtype=object)

和事物設置爲0，變得特別容易：

for sub_array in A: 
    sub_array[...] = 0

而對於證明（再次打印A ）：

>>> A 
array([[[0 0] 
[0 0]], [[0 0 0] 
[0 0 0] 
[0 0 0]]], dtype=object)

來源

2014-01-08 06:26:20 mgilson

非常感謝（（： – user1767774

編輯：對不起，我沒有意識到你從不同大小的列表中創建了A.我的代碼不應該工作，除非您使用np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])例如將A的每個元素轉換爲np.array。

你可以試試陣列切片或使用NumPy的自己iter功能ndarray的，叫np.nditer：

In [7]: %%time 
    ...: for arr in A: 
    ...:  arr[:] = 0 
    ...: 
CPU times: user 43 µs, sys: 13 µs, total: 56 µs 
Wall time: 52.9 µs 

In [8]: %%time 
    ...: for arr in A: 
    ...:  for x in np.nditer(arr, op_flags=('readwrite',)): 
    ...:   x[...] = 0 
    ...: 
CPU times: user 42 µs, sys: 5 µs, total: 47 µs 
Wall time: 47 µs

文檔可以讀取here。

此外，由於是ndarray是不成立的數字，而是擁有引用到其他ndarray的（檢查A的dtype。它應該是object），你不應該在通話np.nditer本身，而是在A內的引用陣列上。否則，A的結構被破壞：

In [9]: %%time 
    ...: for arr in np.nditer(A, flags=('refs_ok',), op_flags=('readwrite',)): 
    ...:  for x in np.nditer(arr, flags=('refs_ok',), op_flags=('readwrite',)): 
    ...:   x[...] = 12 
    ...: 
CPU times: user 31 µs, sys: 2 µs, total: 33 µs 
Wall time: 34.1 µs 

In [10]: A 
Out[10]: array([12, 12], dtype=object)

來源

2014-01-08 06:14:56 richizy

非常感謝。 – user1767774

如何設置零3d numpy數組？

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