Question

我正在尝试将2个大小不同的2D数组组合成3D数组，如下所示：

a1 = np.array([[0,0,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1]])
print(a1.shape) #(2,6)

a2 = np.array([[0,0,0,0],[1,1,1,1]])
print(a2.shape) #(2,4)

combined = np.stack((a1,a2)) #ValueError: all input arrays must have the same shape

我正在尝试获得以下信息：

>>> [[[0,0,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1]],[[0,0,0,0],[1,1,1,1]]]

有人可以帮我吗？

Answer 1

正如numpy docs所言，数组必须具有相同的形状。试试这个：-

a1 = np.array([[0,0,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1]])
print(a1.shape) #(2,6)

# notice extra 2's and 3's to make it of same shape as a1
a2 = np.array([[0,0,0,0,2,2],[1,1,1,1,3,3]]) 
print(a2.shape) #(2,4)

combined = np.stack((a1,a2))

要获取此信息：-

[[[0,0,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1]],[[0,0,0,0],[1,1,1,1]]]

您可以尝试使用python列表。而且，如果要坚持使用numpy数组，请尝试将a2数组填充为0或其他值，否则a1和a2的形状不匹配将不会沿第三个维度堆叠它们。

哪个最终数组应为：-2x4x2（按照a2形状）或2x6x2（按照a1形状）？由于两者的形状不同。

Answer 2

您不能在numpy中使用非矩形形状数组。现在，根据您要实现的目标，您有一些选择：

使用列表：

combined = [a1.tolist(), a2.tolist()]
#[[[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1]]], [[[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1]]]]

使用数组列表：

combined = [a1, a2]
#[array([[[0, 0, 0, 0, 0, 0],[1, 1, 1, 1, 1, 1]]]), array([[[0, 0, 0, 0],[1, 1, 1, 1]]])]

使用列表数组：

combined = np.array([a1.tolist(), a2.tolist()])
#[[[list([0, 0, 0, 0, 0, 0]) list([1, 1, 1, 1, 1, 1])]], [[list([0, 0, 0, 0]) list([1, 1, 1, 1])]]]

我建议使用列表，因为当元素是列表之类的对象时，使用numpy并没有太多好处。

将具有不同形状的2D数组组合成3D数组numpy

2 个答案: