将不同形状的二维 arrays 组合成 3D 阵列 numpy

Question

我正在尝试将具有不同大小的 2D arrays 组合到 3D 数组中，如下所示：

a1 = np.array([[0,0,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1]])
print(a1.shape) #(2,6)

a2 = np.array([[0,0,0,0],[1,1,1,1]])
print(a2.shape) #(2,4)

combined = np.stack((a1,a2)) #ValueError: all input arrays must have the same shape 

我正在尝试获得以下信息：

>>> [[[0,0,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1]],[[0,0,0,0],[1,1,1,1]]]

有人可以帮助我吗？

Answer 1

正如numpy 文档所说，arrays 必须具有相同的形状。 尝试这个：-

a1 = np.array([[0,0,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1]])
print(a1.shape) #(2,6)

# notice extra 2's and 3's to make it of same shape as a1
a2 = np.array([[0,0,0,0,2,2],[1,1,1,1,3,3]]) 
print(a2.shape) #(2,4)

combined = np.stack((a1,a2))

要得到这个： -

[[[0,0,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1]],[[0,0,0,0],[1,1,1,1]]]

您可以尝试 python 列表。 如果你想坚持 numpy arrays 尝试用 0 或其他东西填充 a2 数组，否则 a1 和 a2 的形状不匹配不会沿着第三维堆叠它们。

它应该制作哪个最终数组：- 2x4x2（根据 a2 形状）或 2x6x2（根据 a1 形状）？ 因为两者的形状不同。

Answer 2

numpy 中不能有非矩形形状 arrays。 现在您有一些选择，具体取决于您要实现的目标：

1. 使用列表：

    combined = [a1.tolist(), a2.tolist()] #[[[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1]]], [[[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1]]]]

2. 使用 arrays 的列表：

    combined = [a1, a2] #[array([[[0, 0, 0, 0, 0, 0],[1, 1, 1, 1, 1, 1]]]), array([[[0, 0, 0, 0],[1, 1, 1, 1]]])]

3. 使用列表数组：

    combined = np.array([a1.tolist(), a2.tolist()]) #[[[list([0, 0, 0, 0, 0, 0]) list([1, 1, 1, 1, 1, 1])]], [[list([0, 0, 0, 0]) list([1, 1, 1, 1])]]]

我建议使用列表，因为当元素是像列表这样的对象时，使用 numpy 并没有太多好处。