将 numpy 3d 数组转换为 1d 的 2d 数组 [关闭]答案

【问题标题】：convert a numpy 3d array to a 1d of 2d arrays [closed]将 numpy 3d 数组转换为 1d 的 2d 数组 [关闭]
【发布时间】：2017-11-02 12:04:23
【问题描述】：

如何将 3D numpy 数组转换为子维度数组？例如，我有一个形状为 (100,3,3) 的 3D numpy 数组，我想将其转换为 100 个形状为 (3,3) 的 2D 数组的向量？

【问题讨论】：

试图获得更大的图景 - 你为什么需要它？
以防万一您尝试将单元格导入 matlab / octave：stackoverflow.com/questions/38960464/…
正如@Divakar 提到的，你为什么需要它？一个 3d 数组，根据定义，它是 2d 的 1d：S 您可以对 3d numpy 数组执行与 2d 数组列表相同的切片操作。
重点是我想在一个二维数组中加入几个数组（不同维度），我尝试使用 column_stack() 但没有工作。

【解决方案1】：

根据this answer，它需要这样才能使单个 3x3 数组成为 savemat 中的单元格元素：

import numpy
A = numpy.zeros((100,3,3))
B = numpy.empty((100,), dtype=numpy.object)
for i in range(100): B[i] = A[i,:,:]

【讨论】：

【解决方案2】：

为此，请使用numpy.split 函数。假设你有

my_array = np.zeros((100, 3, 3))

使用：

my_new_array = np.split(my_array, 100, axis=0).

从中您将获得一个包含 100 个形状为 (1,3,3) 的数组的数组。如果您想获得包含 (3,3) 数组的列表，只需使用列表推导：

my_list = [my_array[i] for i in range(np.shape(my_array)[0])]

【讨论】：