切片添加第三個維度到我的陣列 - 不知道爲什麼

我想索引testdata只是等於2和3的標籤。但是，當我運行此代碼時，它將從2D（100 x 100）轉換成3D（100×1×100）。切片添加第三個維度到我的陣列 - 不知道爲什麼

任何人都可以解釋爲什麼它這樣做？代碼中的最後一行是罪魁禍首，但我不確定它爲什麼會發生。

labels = testdata[:,0] 
num2 = numpy.nonzero(labels == 2) 
num2 = numpy.transpose(num2) 
num3 = numpy.nonzero(labels == 3) 
num3 = numpy.transpose(num3) 
num = numpy.vstack([num2,num3]) 
testdata = testdata[num,:]

來源

2016-08-28 Gary

您說最後一行是罪魁禍首，但你沒有向我們展示'ind'是什麼。你的意思是把'num'放在那裏？如果你能包含完整的代碼，我們可以通過簡單地將其從問題中複製出來，這是最好的。 –

我認爲這裏的邏輯被破壞了：你應該已經將'numpy.nonzero'調用的結果分配給'indN'，而不是'numN'。 – ForceBru

您可以創建一個[mcve]嗎？在我們可以幫助您解決問題之前，瞭解這些陣列的形狀非常重要... – Praveen

當有拼圖時，打印中間值。更好的是，在交互式shell中運行測試用例，以便檢查每個值，並瞭解發生了什麼。跟蹤形狀。

貌似labels是數字的一維數組，如：

In [212]: labels=np.array([0,1,2,2,3,2,0,3,2])

指標，其中labels是2或3：

In [213]: num2=np.nonzero(labels==2) 
In [214]: num2 
Out[214]: (array([2, 3, 5, 8], dtype=int32),) 
In [215]: num3=np.nonzero(labels==3)

這裏有一個關鍵步驟 - 什麼是transpose目的。請注意0是一個具有一個1d陣列的元組。

In [216]: num2=np.transpose(num2) 
In [217]: num3=np.transpose(num3) 
In [218]: num2 
Out[218]: 
array([[2], 
     [3], 
     [5], 
     [8]], dtype=int32)

轉置num2之後是一個列陣列，（4,1）的形狀。

連接它們垂直地產生一個（6,1）陣列：

In [220]: num=np.vstack([num2,num3]) 
In [221]: num 
Out[221]: 
array([[2], 
     [3], 
     [5], 
     [8], 
     [4], 
     [7]], dtype=int32) 
In [222]: num.shape 
Out[222]: (6, 1) 
In [223]: labels[num] 
Out[223]: 
array([[2], 
     [2], 
     [2], 
     [2], 
     [3], 
     [3]]) 
In [224]: labels[num].shape 
Out[224]: (6, 1)

索引與該陣列的一維陣列產生相同的形狀索引的另一個陣列。索引x[num,:]做同樣的事情，但增加了最後一個維度。

如果我索引（3,4）陣列與所述第一尺寸的（2,5）排列，其結果是一個（2,5,4）陣列：

In [227]: np.ones((3,4))[np.ones((2,5),int),:].shape 
Out[227]: (2, 5, 4)

來源

2016-08-28 21:48:57 hpaulj

切片添加第三個維度到我的陣列 - 不知道爲什麼

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