【问题标题】:Python: reshaping parallel arrays into training setPython:将并行数组重塑为训练集
【发布时间】:2017-02-25 15:54:46
【问题描述】:

我有两个并行数组,使用 meshgrid 创建:

X, Y = np.meshgrid(X, Y)

现在我想将其转换为 (Xn * Yn, 2) 形 NN 训练集:

[[x_1, y_1], [x_2, y_2], ..., [x_m, y_m]]

(where m = Xn * Yn)

我该怎么做?

【问题讨论】:

  • np.stack((X, Y), axis=-1) ?
  • @MaxChrétien 我制作了 (Xn, Yn, 2) 形阵列——这不是我需要的。

标签: python numpy reshape


【解决方案1】:

你可以尝试reshapestack,使用reshape函数将X和Y转换为一列二维数组((Xn, 1) for X, (Yn, 1) for Y) 先将它们水平堆叠:

X, Y = np.meshgrid([1,2], [3,4,5])    
np.hstack([X.reshape(-1, 1), Y.reshape(-1, 1)])

#array([[1, 3],
#       [2, 3],
#       [1, 4],
#       [2, 4],
#       [1, 5],
#       [2, 5]])

或者@Denis 提到的另一个选项:

np.stack((X.ravel(), Y.ravel()), axis=-1)

至于速度,这两个选项是可比的:

X, Y = np.meshgrid(np.arange(1000), np.arange(1000))

%timeit np.hstack([X.reshape(-1, 1), Y.reshape(-1, 1)])
#100 loops, best of 3: 4.77 ms per loop

%timeit np.stack((X.ravel(), Y.ravel()), axis=-1)
#100 loops, best of 3: 4.89 ms per loop

【讨论】:

  • 工作正常。 XY_train = np.stack((X.ravel(), Y.ravel()), axis=-1) 是等价的吗?
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