Question

我有5 numpy数组shape (5,5)。我想要实现的是将这些5 numpy数组组合成一个形状数组（5,5,5）。我的代码如下所示，但不起作用：

combined = np.empty((0, 5, 5), dtype=np.uint8)

for idx in range(0, 5):
    array = getarray(idx) # returns an array of shape (5,5)
    np.append(combined, img, axis=0)

我想如果我将第一个轴设置为0，它将附加在此轴上，以便最终形状为（5,5,5）。这有什么不对？

Answer 1

我自己想出来了：

combined = np.empty((0, 5, 5), dtype=np.uint8)

for idx in range(0, 5):
    array = getarray(idx) # returns an array of shape (5,5)
    array array[np.newaxis, :, :]
    combined = np.append(combined, img, axis=0)
print combined.shape + returns (5,5,5)

Answer 2

我试试：

A = np.array([getarray(idx) for idx in range(5)])

或者

alist = []
for idx in range(5):
   alist.append(getarray(idx))
A = np.array(alist)

附加到列表比附加到数组更快。后者创建了一个全新的阵列 - 正如您所发现的那样。

dynamically append N-dimensional array - 同样的问题，从不同的维度开始。

numpy将切片附加到二维数组以使其成为三维数组

2 个答案: