Question

所以我在列表中有一堆2d Numpy数组，我想确保它们都具有相同的形状。我知道每个数组的第二个维度是相同的，但第一个维度是不同的。

假设数组X的形状是（n，m），并且数组Y的形状是（n + 2，m）。我想向数组X添加两行零，以便X和Y都是（n + 2，m）。

列出最常用的Python-ic方式是什么，确保所有数组都具有相同的形状？假设我知道列表中所有数组的第一个维度的最大值是什么 - 称之为N - 并且，正如我所提到的，我知道所有数组的第二维都是m。

谢谢大家！

Answer 1

单行：

[np.r_[a, np.zeros((N - a.shape[0], m), dtype=a.dtype)] for a in your_arrays]

可能更具可读性

for i,a in enumerate(your_arrays):
  rows, cols = a.shape
  if rows != N:
    your_arrays[i] = np.vstack([a, np.zeros((N - rows, cols), dtype=a.dtype)])

Answer 2

最近，numpy.pad被引入，所以还有：

>>> X = np.ones((3,2))
>>> Y = np.ones((5,2))*2
>>> N = 5
>>> nX, nY = [np.pad(m, ((0,N-m.shape[0]),(0,0)), 'constant') for m in [X, Y]]
>>> nX
array([[ 1.,  1.],
       [ 1.,  1.],
       [ 1.,  1.],
       [ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])
>>> nY
array([[ 2.,  2.],
       [ 2.,  2.],
       [ 2.,  2.],
       [ 2.,  2.],
       [ 2.,  2.]])

如何使numpy数组列表具有相同的形状？

2 个答案: