Wie kann ich eine Liste von 2d numpy Arrays in ein 3d numpy Array verketten?

Question

Ich habe viel versucht, aber keiner der concatenate oder vstack funktioniert für mich.

Answer 1

Haben Sie np.array versucht?

np.array([[1,2],[3,4]]) 

macht eine 2D-Anordnung von 2 1D-Arrays (Listen) Verketten

ähnlich

np.array([np.ones(3,3), np.zeros(3,3)]] 

sollte einen (2,3,3) -Matrix erzeugen.

Eine neuere np.stack Funktion gibt Ihnen mehr Kontrolle darüber, welche Achse hinzugefügt wird. Es funktioniert, indem die Dimensionen aller Eingabearrays um eins erweitert und verkettet werden.

Sie können die Abmessungen selbst erweitern, z.

In [378]: A=np.ones((2,3),int) 
In [379]: B=np.zeros((2,3),int) 
In [380]: np.concatenate([A[None,:,:], B[None,:,:]], axis=0) 
Out[380]: 
array([[[1, 1, 1], 
     [1, 1, 1]], 

     [[0, 0, 0], 
     [0, 0, 0]]]) 
In [381]: _.shape 
Out[381]: (2, 2, 3) 

Die wichtigsten Dinge zu verstehen sind:

• passende Dimensionen der Eingänge - sie alle, aber die Dimension entsprechen haben, die

• erweitert die Dimensionen der Eingänge angeschlossen werden wie benötigt. Um 2D-Arrays zu einem 3D zu verketten, müssen die 2Ds zuerst auf 3D erweitert werden. Das None oder np.newaxis Trick ist besonders wertvoll.

• verketten entlang der rechten Achse.

stack, hstack, vstack etc alle erleichtern dies, sondern eine Fähigkeit numpy Benutzer sollte direkt arbeiten können mit concatenate. Üben Sie mit kleinen Stichproben in einer interaktiven Sitzung.

In [385]: np.array((A,B)).shape 
Out[385]: (2, 2, 3) 
In [386]: np.stack((A,B)).shape 
Out[386]: (2, 2, 3) 
In [387]: np.stack((A,B),axis=1).shape 
Out[387]: (2, 2, 3) 
In [388]: np.stack((A,B),axis=2).shape 
Out[388]: (2, 3, 2) 

Wenn die Arrays in Form unterscheiden, wird np.array DTYPE Array ein Objekt erstellen

In [389]: C=np.ones((3,3)) 
In [390]: np.array((A,C)) 
Out[390]: 
array([array([[1, 1, 1], 
     [1, 1, 1]]), 
     array([[ 1., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.]])], dtype=object) 
In [391]: _.shape 
Out[391]: (2,) 

dstack (und stack) werden Probleme mit unterschiedlicher Größe Arrays:

In [392]: np.dstack((A,B,C)) 
.... 
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly 

Answer 2

könnten Sie verwenden np.dstack können Dokumentation Sie hier: https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.dstack.html

import numpy as np 

l1 = [] 
# create list of arrays 
for i in range(5): 
    l1.append(np.random.random((5, 3))) 

# convert list of arrays into 3-dimensional array 
d = np.dstack(l1) 

d.shape #(5,3,5)