numpy：如何将多个 3 维数据立方体和 2 维数据标签重塑为单个数据立方体和数据标签？答案

【问题标题】：numpy: How to reshape multiple 3-dimensional datacubes and 2-dimensional data labels into a single datacube and data label?numpy：如何将多个 3 维数据立方体和 2 维数据标签重塑为单个数据立方体和数据标签？
【发布时间】：2022-07-18 05:01:01
【问题描述】：

如何在 numpy 中将多个 3 维数据立方体和 2 维数据标签重塑为单个数据立方体和数据标签？

这是对数据集的迭代，我的以下代码请在此处找到-

# Example: Iterate over data set
for sample in dataset:
  datacube, labelmap = sample
  print(datacube.shape, labelmap.shape)

输出看起来像 -

(389, 624, 23) (389, 624)
(389, 624, 23) (389, 624)
.
.
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问题是如何在单个数据立方体和数据标签中重塑这样一个 3 维数据立方体和一个 2 维数据标签。

这两个形状对于数据立方体的大小为 (5 * 389 * 624, 15)，对于标签映射的大小为 (5 * 389* 624)。

【问题讨论】：

取决于你想要它在 numpy、pandas 还是其他 Python 包中？应该假设您的输入格式是 numpy 吗？（如果是 SQL(/HDFS)，对于某些用例，将其保存在 SQL(/HDFS) 中可能比糟糕的 Python 实现更好）。它还取决于您想对结果做什么：聚合、绘图、预测，还是其他？

标签： python numpy

【解决方案1】：

datacube_stacked, labelmap_stacked = np.stack([datacube1,datacube2]) , np.stack([labelmap1, labelmap2])

【讨论】：

@Mr.Technocrat 我相信你想要：datacube, labelmap = np.stack([d for d, _ in dataset]) , np.stack([l for _, l in dataset])
@user2246849 非常感谢！是的，你是对的。我真的很想要那个。