从基本2D数组构造3D数组-Numpy

Question

我正在尝试使用Numpy在python中创建3D数组，并将2D数组乘以3维。 我在Numpy多维数组中是一个新手，基本上我在这里缺少重要的东西。

在此示例中，我尝试通过复制20次来使用基本2D数组（10x10）制作10x10x20 3D数组。

我的起始二维数组：

a = zeros(10,10)
for i in range(0,9):
    a[i+1, i] = 1

我试图创建3D数组的内容：

b = zeros(20)
for i in range(0,19):
    b[i]=a

这种方法可能很愚蠢。 那么从基础2D阵列构造3D阵列的正确方法是什么？

干杯。

编辑好吧，由于我的R背景，我做错了事情。

我终于做到了

b = zeros(20*10*10)
b = b.reshape((20,10,10))
for i in b:
    for m in range(0, 9):
        i[m+1, m] = 1

还有其他方法可以做到这一点吗？

Answer 1

有很多方法可以构造多维数组。

如果要从给定的2D数组构造3D数组，则可以执行以下操作

import numpy

# just some 2D arrays with shape (10,20)
a1 = numpy.ones((10,20))
a2 = 2* numpy.ones((10,20))
a3 = 3* numpy.ones((10,20))

# creating 3D array with shape (3,10,20)
b = numpy.array((a1,a2,a3))

根据情况，还有其他更快的方法。 但是，只要您使用内置的构造函数而不是循环，您的立场就会很快。

对于您在Edit的具体示例，我将使用numpy.tri

c = numpy.zeros((20,10,10))
c[:] = numpy.tri(10,10,-1) - numpy.tri(10,10,-2)

Answer 2

遇到类似的问题...

我需要像这样将2D数组修改为3D数组： (y, x) -> (y, x, 3) 。 这是此问题的几个解决方案。

解决方案1

使用python工具集

array_3d = numpy.zeros(list(array_2d.shape) + [3], 'f')
for z in range(3):
    array_3d[:, :, z] = array_2d.copy()

解决方案2

使用numpy工具集

array_3d = numpy.stack([array_2d.copy(), ]*3, axis=2)

这就是我想出的。 如果有人知道numpy提供更好的解决方案，我很乐意看到它！ 这可行，但是我怀疑有一种更好的性能方法。