Question

我有一个包含112行和40列的数组。

我需要转换的格式是40组56个点，每个点有x，y。

因此，第一行具有每组中第一个点的x坐标。第二行具有集合中第二个点的x ...直到第56行。在那之后，我有了y。

1st line : 40 x's  
2nd line: 40 x's  
...  
56th line: 40 x's  
57th line: 40 y's  
...  
112th line: 40 y's

最初我考虑过做data.reshape(40, 56, 2)，但这不起作用，因为x的值在y的值之前。相反，如果我有一行x和另一行y，那将是有用的。

编辑：

for i in xrange(len(data)/2):
    points.append(data[i])
    points.append(data[i+len(data)/2])
points = np.array(points).T.reshape(len(data[0]), len(data)/2, 2)
return points

Answer 1

只有一个想法：

[[(data[i,j], data[i+56,j]) for i in range(56)] for j in range(40)]

返回元组列表的列表。

编辑：您的编辑会澄清您想要的内容。如果你想要纯粹的Numpy，那么这有用吗？

data.reshape(2, 56, 40).swapaxes(0,2)

Answer 2

我将使用较小的数组（8 x 5），以便我们可以轻松查看返回的值。

import numpy as NP

# just create a smaller array to work with:
A = NP.random.randint(0, 10, 40).reshape(8, 5)

# split A in half, to separate x and y 
p, q = NP.vsplit(A, 2)

# create a 'template' array of the correct dimension
xy = NP.zeros(2, 4, 5)

# now just map the x and y values onto the template
xy[0:,:] = p
xy[1:,:] = q


# the transformed matrix:
array([[[ 8.,  5.,  2.,  5.,  7.],
        [ 2.,  6.,  0.,  7.,  2.],
        [ 4.,  4.,  7.,  5.,  5.],
        [ 8.,  5.,  2.,  0.,  5.]],

       [[ 4.,  8.,  6.,  9.,  2.],
        [ 2.,  6.,  5.,  8.,  1.],
        [ 3.,  2.,  6.,  2.,  2.],
        [ 1.,  8.,  0.,  7.,  3.]]])

Numpy：在最少的操作中重塑此数组

2 个答案: