numpy.array의 모든 요소에 차원을 추가합니다
문제
Numpy Array의 각 요소를 배열 자체로 변환하려고합니다 (예 : Greyscale 이미지를 색상 이미지로 해석합니다). 다시 말해:
>>> 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)
난 노력 했어:
def my_fun_e(val):
return numpy.array((val, val*2, val*3))
my_fun = numpy.frompyfunc(my_fun_e, 1, 3)
그러나 얻는다 :
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))
그리고 나는 시도했다 :
my_fun = numpy.frompyfunc(my_fun_e, 1, 1)
그러나 얻는다 :
>>> my_fun(my_ar)
array([[0 0 0], [ 5 10 15], [10 20 30]], dtype=object)
이것은 가깝지만 옳지는 않지만 int 배열이 아니라 다양한 객체를 얻습니다.
업데이트 3! 확인. 내 예제가 미리 간단하다는 것을 깨달았습니다. 데이터를 3 차원으로 복제하고 싶지는 않지만 동시에 변환하고 싶습니다. 어쩌면 이것은 더 명확합니까?
해결책
MY_AR의 각 요소에 변환 기능을 적용하려면지도를 사용하십시오.
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
다른 팁
Numpy.dstack이 원하는 것을합니까? 처음 두 인덱스는 원래 배열과 동일하며 새로운 세 번째 색인은 "깊이"입니다.
>>> 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])
내가 제안:
numpy.resize(my_ar, (3,3)).transpose()
물론 모양을 조정할 수 있습니다 (my_ar.shape[0],)*2
또는 무엇이든
이것은 당신이 원하는 것을 수행합니까 :
tile(my_ar, (1,1,3))
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