Question

我对Python＆amp; Numpy，我正在努力完成以下任务：

鉴于，3D阵列：

arr_3d = [[[1,2,3],[4,5,6],[0,0,0],[0,0,0]],
          [[3,2,1],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]
          [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[0,0,0]]]
arr_3d = np.array(arr_3d)

获取给定3D数组中出现[0,0,0]的索引。
从首先出现[0,0,0]的位置切割给定的3D阵列。

换句话说，我正在尝试从给定的3D数组中删除填充（在本例中为[0,0,0]）。

这是我尝试过的，

arr_zero = np.zeros(3)
for index in range(0, len(arr_3d)):
    rows, cols = np.where(arr_3d[index] == arr_zero)
    arr_3d[index] = np.array(arr_3d[0][:rows[0]])

但是这样做，我不断收到以下错误：

无法将形状...输入数组广播成形状......

我期待这样的事情：

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

任何帮助都将不胜感激。

Answer 1

首次出现那些predictions = kmeans.predict(input_fn=(lambda:[another_X, None]))缩减与all()一起的索引，然后将每个argmax()切片从2D数组中切片 -

3D

Numpy Search＆amp;切片3D阵列

1 个答案: