Question

嗨numpy初学者在这里：

我正在尝试创建一个使用相应索引值初始化的形状NxWxHx2数组。在这种情况下，W = H总是。

例如：对于形状为Nx5x5x2的数组，如果我在Paper上写它应该是：

N次以下

（0,0）（0,1）（0,2）（0,3）（0,4）

（1,0）（1,1）（1,2）（1,3）（1,4）

（2,0）（2,1）（2,2）（2,3）（2,4）

（3,0）（3,1）（3,2）（3,3）（3,4）

（4,0）（4,1）（4,2）（4,3）（4,4）

我查看了“arange”fkt以及使用“newaxis”扩展数组但无法获得所需的结果。

抱歉可怕的形成。

感谢您的帮助！

编辑：我想出了类似的东西，但这并不好。对于1x3x3x2形状的数组

t = np.empty([1,3,3,2])
for n in range(1):
    for i in range(3):
        for p in range(3):
            for r in range(2):
                if r == 0:
                    t[n,i,p,r]=i
                else:
                    t[n,i,p,r]=p

Answer 1

一种方法是分配一个空数组

>> out = np.empty((N, 5, 5, 2), dtype=int)

然后使用广播，例如

>>> out[...] = np.argwhere(np.ones((5, 5), dtype=np.int8)).reshape(5, 5, 2)

或

>>> out[...] = np.moveaxis(np.indices((5, 5)), 0, 2)

或

>>> out[..., 0] = np.arange(5)[None, :, None]
>>> out[..., 1] = np.arange(5)[None, None, :]

Answer 2

我从

开始

W=5; H=5; N=3

a = [[(h, w) for w in range(W)] for h in range(H)]
Out[1]: 
[[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4)],
 [(1, 0), (1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4)],
 [(2, 0), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4)],
 [(3, 0), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4)],
 [(4, 0), (4, 1), (4, 2), (4, 3), (4, 4)]]

arr = [a for i in range(N)]

arr = np.array(arr)

Answer 3

import numpy as np

x, y = np.mgrid[0:5, 0:5]

arr = np.array(zip(y.ravel(), x.ravel()), dtype=('i,i')).reshape(x.shape)

这也应该有效，而且实际上只是Paul Panzer回复的替代方案。

使用特定值初始化具有特定形状的numpy数组

3 个答案: