Numpy，如何將2D數組轉換爲3D（通過將cols分組到2列表）

E.g.Numpy，如何將2D數組轉換爲3D（通過將cols分組到2列表）

之前轉換

array([[0, 0, 0], 
     [0, 1, 1], 
     [1, 0, 1], 
     [1, 1, 0]])

轉換

array([[[0, 0], [0]], 
     [[0, 1], [1]], 
     [[1, 0], [1]], 
     [[1, 1], [0]]])

我做到了通過循環行和切片的每一行（例如，[0，0，0]）到2名列表（後例如[[ 0，0]，[0]]）。任何numpy風格的快捷方式？

來源

2013-06-02 bayesrule

注意你的第二個陣列不再'dtype = np.int'，因爲你的列大小不均勻，它變成'dtype = object'，是你想要的嗎？ – jamylak

@jamylak是的，你是對的，第二類的dtype是對象，它在我的程序中沒有錯誤，但我也對它的dtype感到困惑。這個結構基本上是我想要的，雖然 – bayesrule

你是否真的需要它成爲這樣的對象還是可能的替代解決方案？例如，看看切片（假設'x'是你的數組）：'x [：，0：2]，x [：，2]' – Wolph

你可以做花哨numpy的索引我想：

>>> a=np.arange(12).reshape(4,3) 
>>> a 
array([[ 0, 1, 2], 
     [ 3, 4, 5], 
     [ 6, 7, 8], 
     [ 9, 10, 11]]) 
>>> b=np.array([a[:,0:2].tolist(),a[:,2:3].tolist()]) 
>>> b 
array([[[0, 1], [3, 4], [6, 7], [9, 10]], 
     [[2], [5], [8], [11]]], dtype=object) 
>>> b[0][0][0],b[0][0][1],b[1][0][0] 
(0, 1, 2)

添加的.tolist()將使a副本。

或者，如果你想裏面b的對象保持到a參考或視圖：

>>> b=np.array([a[:,0:2],a[:,2:3]]) 
>>> b 
array([[[0 1], [3 4], [6 7], [ 9 10]], 
     [[2], [5], [8], [11]]], dtype=object) 
>>> b[0][0][0],b[0][0][1],b[1][0][0] 
(0, 1, 2)

然後當a確實b將改變：

>>> a[0][0]=23 
>>> a 
array([[23, 1, 2], 
     [ 3, 4, 5], 
     [ 6, 7, 8], 
     [ 9, 10, 11]]) 
>>> b 
array([[[23 1], [3 4], [6 7], [ 9 10]], 
     [[2], [5], [8], [11]]], dtype=object) 
>>> b[0][0].flags['OWNDATA'] 
False

來源

2013-06-02 14:24:37 dawg

Numpy，如何將2D數組轉換爲3D（通過將cols分組到2列表）

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