Question

我有以下载体

video_132.shape
Out[64]: (64, 3)

我将添加三个值的新3D矢量

video_146[1][146][45]

这样

video_146[1][146][45].shape
Out[68]: (3,)

和

video_146[1][146][45]
Out[69]: array([217, 207, 198], dtype=uint8)

当我做以下

时

np.append(video_132,video_146[1][146][45])

我应该得到

video_132.shape
Out[64]: (65, 3) # originally (64,3)

但是我得到：

Out[67]: (195,) # 64*3+3=195

它似乎使矢量变平了

如何通过保留3D结构来进行追加？

Answer 1

为简单起见，我们重命名video_132 - ＆gt; a和video_146[1][146][45] - ＆gt; b。特定值并不重要，所以我们说

In [82]: a = np.zeros((64, 3))
In [83]: b = np.ones((3,))

然后，我们可以使用以下内容将b附加到a

In [84]: np.concatenate([a, b[None, :]]).shape
Out[84]: (65, 3)

由于np.concatenate会返回一个新数组，请将其返回值重新分配给a，以“追加”b到a：

a = np.concatenate([a, b[None, :]])

Answer 2

append的代码：

def append(arr, values, axis=None):
    arr = asanyarray(arr)
    if axis is None:
        if arr.ndim != 1:
            arr = arr.ravel()
        values = ravel(values)
        axis = arr.ndim-1
    return concatenate((arr, values), axis=axis)

请注意，如果没有提供轴，arr为raveled

In [57]: np.append(np.ones((2,3)),2)
Out[57]: array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 2.])

append的目的很简单，例如在1d数组中添加标量：

In [58]: np.append(np.arange(3),6)
Out[58]: array([0, 1, 2, 6])

否则行为很难预测。

concatenate是基本操作（内置）并采用列表，而不仅仅是两个。因此，我们可以在一个列表中收集许多数组（或列表），并在循环结束时执行一个concatenate。而且由于它没有预先调整尺寸，它迫使我们自己做。

因此，要将形状（3，）添加到（64,3），我们将（3，）转换为（1,3）。如果我们指定轴，则append需要与concatenate相同的维度调整。

In [68]: np.append(arr,b[None,:], axis=0).shape
Out[68]: (65, 3)
In [69]: np.concatenate([arr,b[None,:]], axis=0).shape
Out[69]: (65, 3)

Numpy附加3D矢量而不展平

2 个答案: