如何用numpy创建新维度？ （使用快速操作）

Question

我想要一个基于x，y的新numpy数组。我想要的新数组包含x元素和y元素。

这是递推公式：

new[i,j] = [x[i,j],y[i,j]] 

所以，新阵列的大小是（x（= y）.shape，2）

示例：

x = np.arange(4).reshape(2,2)
y = np.arrange(-3,0).reshape(2,2)
"""
x = array([[0, 1],
           [2, 3]])
y = array([[-3, -2],
           [-1,  0]])
"""

然后，我想在下面创建，

array([[[ 0,  -3],
        [ 1,  -2]],

       [[ 2, -1],
        [ 3, 0]]])

我尝试使用这样的快速操作：

new = np.array([x,y])
"""
new =
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3]],

       [[-3, -2],
        [-1,  0]]])
"""

当然，我可以使用循环，但x和y的实际大小太大。因此，计算时间会太长。我想通过快速运算来创建数组。

Answer 1

In [4]: x = np.arange(4).reshape(2,2)
   ...: y = np.arange(-3,1).reshape(2,2)
   ...: 

np.array沿新的第一轴连接元素：

In [5]: np.array((x,y))
Out[5]: 
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3]],

       [[-3, -2],
        [-1,  0]]])

默认轴0的

np.stack做同样的事情：

In [6]: np.stack((x,y))
Out[6]: 
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3]],

       [[-3, -2],
        [-1,  0]]])

但我们可以指定一个不同的新轴：

In [7]: np.stack((x,y), axis=2)
Out[7]: 
array([[[ 0, -3],
        [ 1, -2]],

       [[ 2, -1],
        [ 3,  0]]])

我们也可以通过3D转置到达那里：     在[9]中：np.array（（x，y））。转置（1,2,0）     出[9]：     数组（[[[0，-3]，             [1，-2]]，

       [[ 2, -1],
        [ 3,  0]]])

除了x.transpose(0,1)之前，您的双转置类似，然后以transpose(0,1,2)结尾。

如果尺寸不同，则所需的转置更容易可视化，例如（2,3,4）代替（2,2,2）。

stack扩展输入的维度，并进行连接。它很方便，但没有做任何你不能直接做的事情：

np.concatenate((x[...,None],y[...,None]), axis=2)