numpy.array의 모든 요소에 차원을 추가합니다

Question

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?

Answer 1

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

Answer 2

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])

Answer 3

내가 제안:

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

물론 모양을 조정할 수 있습니다 (my_ar.shape[0],)*2 또는 무엇이든

Answer 4

이것은 당신이 원하는 것을 수행합니까 :

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