将数组中的每一项分开

Question

我有两个数组的列表，这是循环的结果，我正在尝试执行以下操作：

由此：

import numpy as np
data=[np.array(['one','two','three']),np.array(['four','five','six'])]
data

这使

[array(['one', 'two', 'three'], dtype='<U5'),
 array(['four', 'five', 'six'], dtype='<U4')]

对于这个预期结果：

[array([['one'],
        ['two'],
        ['three']], dtype='<U5'),
 array([['four'],
        ['five'],
        ['six']], dtype='<U4')]

我试过 np.split 但没有达到预期。

Answer 1

我认为您需要的是data列表中每个元素的np.expand_dims ，如下所示：

import numpy as np
data=[np.array(['one','two','three']),np.array(['four','five','six'])]
data = [np.expand_dims(ele, axis=1) for ele in data]

Answer 2

在评论中，@Tadhg 提议对每个元素进行转置。 乍一看，这似乎是正确的。 但是，一维向量的转置，例如：

array(['one', 'two', 'three'])

很简单：

array(['one',
       'two',
       'three'])

请注意，向量并没有真正改变，它仍然具有相同的形状(3,) 。 要获得所需的结果，您需要在转置之前引入另一个维度，例如： array([['one', 'two', 'three']]) 。 形状为(1, 3)的数组的转置将具有(3, 1)的形状，这正是您想要的。 剩下的就是将其应用于数据矩阵中的每个条目：

[np.array([a]).T for a in data]

Answer 3

尝试

[np.array_split(a,len(a)) for a in data]

Numpy 有一个名为array_split()的默认函数，用于将列表拆分为您想要的多个列表。