Question

尽管存在许多与遍历3D数组有关的类似问题，但在尝试了一些类似numpy的功能nditer之后，我仍然对如何实现以下目标感到困惑：

我有一个尺寸为（30，11，300）的信号，它是包含300个信号点的11个信号的30次试验。

让此信号用变量x_

表示

我有另一个函数，将一个（11，300）矩阵作为输入并将其绘制在1个图上（11个信号包含在单个图上绘制的300个信号点）。将此函数设为sliding_window_plot。

目前，我可以做到这一点：

x_plot = x_[0,:,:]
for i in range(x_.shape[0]):
    sliding_window_plot(x_plot[:,:])

绘制THE SAME（首次试用），在1个图中绘制包含300个点的11个信号，共30次。我希望它绘制第i组信号。并非每次都进行第一次（第0次）信号测试。有关如何尝试此操作的任何提示？

Answer 1

通常对于n> 1的所有nD数组，您可以遍历数组的第一维，就好像您要遍历任何其他可迭代项一样。要检查数组是否可迭代，可以使用np.iterable(arr)。这是一个示例：

In [9]: arr = np.arange(3 * 4 * 5).reshape(3, 4, 5) 

In [10]: arr.shape 
Out[10]: (3, 4, 5) 

In [11]: np.iterable(arr) 
Out[11]: True 

In [12]: for a in arr: 
    ...:     print(a.shape) 
    ...:                     
(4, 5)
(4, 5)
(4, 5)

因此，在每次迭代中，我们都会得到一个矩阵（形状为(4, 5)）作为输出。总共有3个此类输出构成了形状为(3, 4, 5)

的3D数组

如果出于某种原因要迭代其他尺寸，则可以使用numpy.rollaxis将所需的轴移至第一个位置，然后如iterating-over-arbitrary-dimension-of-numpy-array中所述在其上迭代

注意：所说的numpy.rollaxis只是为了向后兼容而保留。因此，建议使用numpy.moveaxis代替，将所需的轴移至第一维。

Answer 2

您应该可以使用for循环遍历第一维：

for s in x_:
    sliding_window_plot(s)

每次迭代s将是下一个形状数组（11，300）。

Answer 3

您正在对for循环外的第0个分片进行硬编码。您需要创建x_plot才能进入循环。实际上，您可以完全不使用x_plot来简化代码。

for i in rangge(x_.shape[0]): sliding_window_plot(x_[i])

使用一维作为迭代器，在循环中剩余的维上迭代3D numpy

3 个答案: