【发布时间】:2018-02-19 20:44:40
【问题描述】:
我想根据内部轴拆分一个 n-d numpy 数组。
我有一个形状数组(6,150,29,29,29,1)
我想要一个数组列表 - [150 arrays of shape (6,29,29,29,1)]
我使用了list(a),但这给了我一个轴 0 上的列表。
【问题讨论】:
我想根据内部轴拆分一个 n-d numpy 数组。
我有一个形状数组(6,150,29,29,29,1)
我想要一个数组列表 - [150 arrays of shape (6,29,29,29,1)]
我使用了list(a),但这给了我一个轴 0 上的列表。
【问题讨论】:
arr.transpose(1,0,2,3,4,5) 或 np.swapaxes(arr,0,1) 将 150 维度放在首位。然后你可以使用list。
或者你可以使用列表推导
[a[:,i] for i in range(150)]
转置更好一些
In [28]: timeit list(arr.transpose(1,0,2,3,4,5))
47.7 µs ± 47.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
In [29]: timeit [arr[:,i] for i in range(150)]
88.7 µs ± 22.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
In [32]: timeit list(np.swapaxes(arr,0,1))
49.2 µs ± 51.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
【讨论】: