numpy.arrayのすべての要素にディメンションを追加する

Question

numpy配列の各要素を配列自体に変換しようとしています（グレースケール画像をカラー画像として解釈するため）。言い換えれば：

>>> 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)

試しました：

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

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

しかしget：

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))

そして私が試した：

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

しかしget：

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

これは近いですが、まったく正しくありません。intの配列ではなく、オブジェクトの配列を取得します。

Update 3！ OK。私の例は事前に単純すぎることに気付きました。3次元でデータを複製するだけでなく、同時に変換したいのです。たぶんこれはより明確ですか？

Answer 1

mapを使用して、変換関数をmy_arの各要素に適用します。

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はあなたが望むことをしますか？最初の2つのインデックスは元の配列と同じで、新しい3番目のインデックスは＆quot; depth＆quot;です。

>>> 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

提案：

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

もちろん、形状（my_ar.shape [0]、）* 2 など何でも適応できます

Answer 4

これはあなたが望むことをします：

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