转换 numpy 数组以合并到 arrays 内部

Question

我有一个 dtype object 的多维 numpy 数组，其中填充了其他 arrays。 例如，下面是重现该行为的代码：

arr = np.empty((3,4,2,1), dtype=object)
for i in range(arr.shape[0]):
    for j in range(arr.shape[1]):
        for k in range(arr.shape[2]):
            for l in range(arr.shape[3]):
                arr[i, j, k, l] = np.random.random(10)

由于 arrays 内部的所有大小都相同，因此我想在此示例中将最后一级“合并”到数组中，并使其成为大小为 (3,4,2,1,10) 的数组。 我无法真正更改上面的代码，所以我正在寻找一种干净的方式（几行，可能没有 for 循环）来生成这个新数组一旦创建。

谢谢你。

Answer 1

如果我很好地理解了您的问题，您可以使用random.random_sample()应该给出相同的结果：

arr = np.random.random_sample((3, 4, 2, 1, 10))

编辑后的解决方案是arr = np.array(arr.tolist())

Answer 2

只需添加一个新for循环：

arr = np.empty((3,4,2,1,10), dtype=object)
for i in range(arr.shape[0]):
    for j in range(arr.shape[1]):
        for k in range(arr.shape[2]):
            for l in range(arr.shape[3]):
                for m in range(arr.shape[4]):
                    arr[i, j, k, l, m] = np.random.randint(10) 

However, you can one line this code with an optimized numpy function, every random function from numpy has a size parameter to build a array with random number with a particular shape:

arr = np.random.random((3,4,2,1,10))

编辑：

您可以展平数组，用长度为 10 的一维数组替换每个数字，然后将其重塑为所需的形状：

import numpy as np
arr = np.empty((3,4,2,1), dtype=object)
for i in range(arr.shape[0]):
    for j in range(arr.shape[1]):
        for k in range(arr.shape[2]):
            for l in range(arr.shape[3]):
                arr[i, j, k, l] = np.random.randint(10)
   
flat_arr = arr.flatten()
for i in range(len(flat_arr)):
    flat_arr[i] = np.random.randint(0, high=10, size=(10))
res_arr = flat_arr.reshape((3,4,2,1))