Question

我有三个数组：经度（400,600），纬度（400,600），数据（30,400,60）;我想要做的是根据它的位置（纬度和经度）提取数据数组中的值。

这是我的代码：

    import numpy
    import tables

    hdf = "data.hdf5"
    h5file = tables.openFile(hdf, mode = "r")

    lon = numpy.array(h5file.root.Lonitude)
    lat = numpy.array(h5file.root.Latitude)
    arr = numpy.array(h5file.root.data)

    lon = numpy.array(lon.flat)
    lat = numpy.array(lat.flat)
    arr = numpy.array(arr.flat)

    lonlist=[]
    latlist=[]
    layer=[]
    fre=[]

    for i in range(0,len(lon)):
        for j in range(0,30):
            longi = lon[j]
            lati = lat[j]
            layers=[j]
            frequency= arr[i]

            lonlist.append(longi)
            latlist.append(lati)
            layer.append(layers)
            fre.append(frequency)

    output = numpy.column_stack((lonlist,latlist,layer,fre))

问题是“频率”不是我想要的。我希望数据阵列沿着零轴展平，这样“频率”就是一个位置的30个值。是否有这样的功能在numpy中沿特定的轴线压扁ndarray？

Answer 1

您可以尝试np.ravel(your_array)或your_array.shape=-1。 np.ravel函数允许您使用可选参数order：为行主要订单选择C或为列主要订单选择F。

Answer 2

我猜你真正想要的只是transpose来改变轴的顺序。根据您使用它执行的操作，在.copy()之后执行transposed以优化内存布局可能很有用，因为转置本身不会创建副本。

要添加，如果您想要制作超出F和C订单的内容，可以使用transposed = ndarray.transpose([1,2,0])将第一个轴移动到结尾，将最后一个轴移动到第二个轴位置，然后做transposed.ravel()（我假设C顺序，所以将0轴移动到结尾）。您还可以使用比reshape更强大的ravel（返回形状可以是任何维度）。

请注意，除非strides完全相加，否则numpy必须复制数组，在许多情况下，你可以通过非常好的transposed.flat()迭代器来避免这种情况。

Answer 3

>>> a = np.random.rand(2,2,2)
>>> a
array([[[ 0.67379148,  0.95508303],
        [ 0.80520281,  0.34666202]],

       [[ 0.01862911,  0.33851973],
        [ 0.18464121,  0.64637853]]])
>>> np.ravel(a)
array([ 0.67379148,  0.95508303,  0.80520281,  0.34666202,  0.01862911,
        0.33851973,  0.18464121,  0.64637853])

Answer 4

您实际上是在展开一个高维张量。试试tensorly.unfold(arr, mode=the_direction_you_want)。例如，

import numpy as np
import tensorly as tl

a = np.zeros((3, 4, 5))

b = tl.unfold(a, mode=1)

b.shape # (4, 15)

如何沿轴线展平numpy ndarray？

4 个答案: