Aggiunta di una dimensione a ogni elemento di numpy.array

Question

Sto cercando di trasformare ogni elemento di una matrice numpy in una matrice stessa (diciamo, per interpretare un'immagine in scala di grigi come immagine a colori). In altre parole:

>>> my_ar = numpy.array((0,5,10))
[0, 5, 10]
>>> transformed = my_fun(my_ar)  # In reality, my_fun() would do something more useful
array([
      [ 0,  0, 0], 
      [ 5, 10, 15], 
      [10, 20, 30]])
>>> transformed.shape
(3, 3)

Ho provato:

def my_fun_e(val):
    return numpy.array((val, val*2, val*3))

my_fun = numpy.frompyfunc(my_fun_e, 1, 3)

ma ottieni:

my_fun(my_ar)
(array([[0 0 0], [ 5 10 15], [10 20 30]], dtype=object), array([None, None, None], dtype=object), array([None, None, None], dtype=object))

e ho provato:

my_fun = numpy.frompyfunc(my_fun_e, 1, 1)

ma ottieni:

>>> my_fun(my_ar)
array([[0 0 0], [ 5 10 15], [10 20 30]], dtype=object)

Questo è vicino, ma non del tutto giusto - Ottengo una matrice di oggetti, non una matrice di ints.

Aggiornamento 3! OK. Mi sono reso conto che il mio esempio era troppo semplice in precedenza - non voglio solo replicare i miei dati in una terza dimensione, mi piacerebbe trasformarli allo stesso tempo. Forse questo è più chiaro?

Answer 1

Usa la mappa per applicare la tua funzione di trasformazione a ciascun elemento in my_ar:

import numpy

my_ar = numpy.array((0,5,10))
print my_ar

transformed = numpy.array(map(lambda x:numpy.array((x,x*2,x*3)), my_ar))
print transformed

print transformed.shape

Answer 2

numpy.dstack fa quello che vuoi? I primi due indici sono gli stessi dell'array originale e il nuovo terzo indice è "profondità".

>>> import numpy as N
>>> a = N.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
>>> b = N.dstack((a,a,a))
>>> b
array([[[1, 1, 1],
        [2, 2, 2],
        [3, 3, 3]],

       [[4, 4, 4],
        [5, 5, 5],
        [6, 6, 6]],

       [[7, 7, 7],
        [8, 8, 8],
        [9, 9, 9]]])
>>> b[1,1]
array([5, 5, 5])

Answer 3

Propongo:

 numpy.resize(my_ar, (3,3)).transpose()

Puoi ovviamente adattare la forma (my_ar.shape [0],) * 2 o qualsiasi altra cosa

Answer 4

Fa questo quello che vuoi:

tile(my_ar, (1,1,3))