从现有的2d数组中构造numpy中的3d数组

Question

准备NumPy计算数据时。我很想知道如何构建：

myarray.shape => (2,18,18)

来自：

d1.shape => (18,18)
d2.shape => (18,18)

我尝试使用NumPy命令：

hstack([[d1],[d2]])

但它看起来不起作用！

Answer 1

只是做d3 = array([d1,d2])似乎对我有用：

>>> from numpy import array
>>> # ... create d1 and d2 ...
>>> d1.shape
(18,18)
>>> d2.shape
(18,18)
>>> d3 = array([d1, d2])
>>> d3.shape
(2, 18, 18)

Answer 2

hstack和vstack不会改变数组的维数：它们只是将它们“并排”。因此，组合二维数组会创建一个新的二维数组（而不是3D数组！）。

你可以做丹尼尔建议的（直接使用numpy.array([d1, d2])）。

您也可以在堆叠数组之前将数组转换为3D数组，方法是为每个数组添加一个新维度：

d3 = numpy.vstack([ d1[newaxis,...], d2[newaxis,...] ])  # shape = (2, 18, 18)

实际上，d1[newaxis,...].shape == (1, 18, 18)，您可以直接堆叠两个3D数组并获得所需的新3D数组（d3）。

Answer 3

arr3=np.dstack([arr1, arr2])

arr1，arr2是2d数组shape (256,256)，arr3：shape(256,256,2)

Answer 4

result = [[[a[0], b[1]] for a, b in zip(x, [*x[1:], x[0]])] for x in total_path] 函数提供了很多功能。你可以说：

np.stack()

然而，您也可以指定轴，数组沿该轴连接。因此，如果您想加入 RGB 图像的通道，您可以说：

>>> d3 = np.stack([d1, d2])
>>> d3.shape
(2, 18, 18)