在数组数组中重塑数组

Question

我有40个阵列的阵列，每个阵列的形状均为1x150。 有没有办法改变阵列的形状，以便我有40个3x50阵列？

我不确定是否有一种方法可以使用np.reshape并只在一行中执行，有吗？

Answer 1

这真的是np.arrays array ，还是这些数组的列表？ 如果是数组，它的形状和dtype是什么？

如果它是列表或具有dtype=object数组，那么您必须遍历所有项，并调整每个项的形状。

 [a.reshape(3,50) for a in A]

如果您具有3d数组，则其形状可能是(40, 1, 150) 。

 A.reshape(40, 3, 50)

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由于“对象”数组中的项目可以是任何内容-字符串，数组，列表，字典-不能一次“ reshape地应用于所有对象。 即使它们都是数组，它们也可以具有不同的尺寸。 实际上，通常就是如何生成数组的数组。

In [5]: np.array([[1,2,3],[2,3]])
Out[5]: array([[1, 2, 3], [2, 3]], dtype=object)

您必须采取特殊的步骤来构造具有相同形状的项目的对象数组。 np.array尝试构造它可以的最高维数组。

In [7]: A=np.empty((2,),dtype=object)
In [8]: A[0] = np.array([1,2,3])
In [9]: A[1] = np.array([4,5,6])
In [10]: A
Out[10]: array([array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6])], dtype=object)

看待它的另一种方式： reshape只是更改数组的属性。 它对数据没有任何作用。 对于3d数组，只有一个shape值和一个数据块。

但是在对象数组中，每个对象都有自己的shape和data 。

Answer 2

为了重塑包含numpy-arrays的numpy-array，我发现此贡献很有帮助-您可以首先使用b=np.hstack(array_of_arrays)创建一个扁平的一维numpy-array，然后重塑b 。