Python np.dstack：解包

Question

正在尝试使用np.dstack并收到错误：

  

ValueError：解压缩的值太多（预期2）

以下是代码：

a = np.array((1,2,3))
b = np.array((2,3,4))
for x, y in np.dstack((a,b)):
    print(x,",",y)

解决方案？

Answer 1

在您的情况下，深度方式堆栈结果为

np.dstack((a,b))=
array([[[1, 2],
        [2, 3],
        [3, 4]]])

结果是一个形状数组（1,3,2）。因此，当您遍历此数组时，您将长度为3的对象分配给长度为2的元组，因此您得到了ValueError。

取决于你想要的，你可以

for x, y in np.dstack((a,b))[0]:
    print(x,",",y)

或

for x, y, z in np.dstack((a,b)):
    print(x,",",y)

Answer 2

dstack返回一个3D数组，所以你需要迭代数组的第一个索引：

for x, y in np.dstack((a,b))[0]:
    print(x,",",y)

您也可以使用stack：

for x, y in np.stack((a,b), axis=1):
    print(x,",",y)

Answer 3

目前尚不清楚你想做什么。

使用2个这样的数组的逻辑迭代是：

In [290]: a = np.array((1,2,3))
     ...: b = np.array((2,3,4))
     ...: 
     ...: 
In [291]: for x,y in zip(a,b):print(x,y)
1 2
2 3
3 4

或者只是使用＆＃39;转置＆＃39;的列表zip方法：

In [292]: list(zip(a,b))
Out[292]: [(1, 2), (2, 3), (3, 4)]

dstack在新的第3轴上组合了2个数组，产生了一个3d数组：

In [293]: np.dstack((a,b))
Out[293]: 
array([[[1, 2],
        [2, 3],
        [3, 4]]])
In [294]: _.shape
Out[294]: (1, 3, 2)

对此进行迭代并没有多大意义。