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python實現把兩個二維array疊加成三維array示例

 更新時間:2019年11月29日 10:39:45   作者:東寫西讀1  
今天小編就為大家分享一篇python實現把兩個二維array疊加成三維array示例,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

遇到這樣一個需求:程序中每次循環(huán)生成一個二維array,需要把每次循環(huán)的二維array疊加成一個三維的array,例如有如下兩個矩陣:

組合成以下這種形式:

這樣組合之后,有一個非常大的優(yōu)點就是:保持原有的二維array的形式不變,便于以后取出,比如說我想從C中取出A,只需要執(zhí)行:A=C[0,:]即可。

但是百度之后發(fā)現,在python中,numpy函數包中并沒有對應的函數來實現三維array中不斷添加二維array(有知道這個函數的歡迎在評論區(qū)告訴我)

這里,提供兩種“曲線救國”的解決方案:

方法一:

對于兩個(或者多個)同一維度的矩陣,直接利用np.array()重新構造一個array,這樣可以變相起到擴展維數的作用。例如:

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.array([[2,2,3],[4,5,6]])
c = np.array([[3,2,3],[4,5,6]])
print('矩陣a:\n',a)
print('維數:',a.shape)

com = np.array([a,b,c])
print('合并矩陣:\n',com)
print('維數:',com.shape)

輸出結果為:

矩陣a:

 [[1 2 3]
 [4 5 6]]

維數: (2, 3)

合并矩陣:

 [[[1 2 3]
 [4 5 6]]

 [[2 2 3]
 [4 5 6]]

 [[3 2 3]
 [4 5 6]]]

維數: (3, 2, 3)

方法二:

但是,如果兩個array,使用方法一時會出現如下結果:

import numpy as np

aa = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[2,2,3],[4,5,6]],[[3,2,3],[4,5,6]]])
a = np.array([[4,2,3],[4,5,6]])

com = np.array([aa,a])
print('合并矩陣:\n',com)
print('維數:',com.shape)

輸出結果:

合并矩陣:

 [array([[[1, 2, 3],
    [4, 5, 6]],

    [[2, 2, 3],
    [4, 5, 6]],

    [[3, 2, 3],
    [4, 5, 6]]])
 array([[4, 2, 3],
    [4, 5, 6]])]
維數: (2,)

可以看到:輸出的維數不對,以上方法就不適用了。

那么,我們就需要利用np.append和array.reshape()函數對數組進行拼接之后重組,具體實現如下:

import numpy as np

aa = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[2,2,3],[4,5,6]],[[3,2,3],[4,5,6]]])
a = np.array([[4,2,3],[4,5,6]])
data = np.append(aa,a)#先拼接成一個行向量
print(data)

dim = aa.shape#獲取原矩陣的維數
print('原矩陣維數:',dim)
data1 = data.reshape(dim[0]+1,dim[1],dim[2])#再通過原矩陣的維數重新組合

print('合并矩陣:\n',data1)
print('維數:',data1.shape)

輸出結果:

方法三:

相比于前兩種方法,這種方法可謂“曲線救國”之典范,具體思路是:先轉化成list,拼接后再轉化回去。

這是因為list中的append()函數可以在添加函數的時候不改變原來list的維度。雖然沒有對這種方法進行一個速度測試,但直覺來看時間復雜度挺高的,建議慎用。

aa = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[2,2,3],[4,5,6]],[[3,2,3],[4,5,6]]])
a = np.array([[4,2,3],[4,5,6]])

#將array轉換成list
aa = aa.tolist(aa)
a = a.tolist(a)

aa.append(a)#注意與方法二中np.append()用法的區(qū)別
com = np.array(aa)
print(com.shape)

輸出結果:

合并矩陣:
   [[[1 2 3]
    [4 5 6]]

    [[2 2 3]
    [4 5 6]]

    [[3 2 3]
    [4 5 6]]
    
    [[4 2 3]
    [4, 5, 6]]]
維數: (4,2,3)

這里注意:

兩種類型的相互轉換函數:

array轉list:a = a.tolist()

list轉array:a =np.array(a)

這里需要注意:A.tolist 和 list(A) 外表看,都是把一個array轉換成list,但是兩者還是有一些區(qū)別的??聪逻呥@個例子:

A = np.reshape(np.arange(6),(3,2)) #生成一個3行2列的array
print("數組A:",A)
print('A.tolist():',A.tolist())
print('list(A): ',list(A))

結果如下:

數組A:

array([[0, 1],
    [2, 3],
    [4, 5]])

A.tolist(): [[0, 1], [2, 3], [4, 5]]

list(A): [array([0, 1]), array([2, 3]), array([4, 5])]

可以看到:list(A)只是把最外層的array變成了list,但是里邊的每個向量都還是array類型。

最后吐槽一句,其實numpy包中對于一位數組和二維數組的拼接,可選函數很多,但是唯獨沒有考慮更高維數組的拼接。甚至連重寫的append函數都沒有原來的好用,真是青出于藍而敗于藍啊,痛心。強烈建議numpy包在未來的更新中盡快解決這個問題。

在深度學習中,也有類似于這樣的需求,比如用圖片來訓練模型時,彩色圖片就是一個個三維數組,需要把一批圖片都送到網絡中就需要把多個三維矩陣疊加。

tensorflow貌似提供了這樣的函數,在搭建深度學習框架時可以直接使用,以后有機會繼續(xù)擴展。

擴展閱讀:

最后,附幾個二維array中,添加一行或者一列元素的函數:

1 . np.append(a,b,axis=數字)

其中:

沒有axis屬性:把所有元素展開

axis = 0:添加添加n行

axis = 1:添加n列

口訣:0行1列,適用于所有的numpy函數的axis屬性。

2.增加一行或者一列。

b = np.row_stack((a, 行元素))# 添加行
c = np.column_stack((a, 列元素)) #添加列

以上這篇python實現把兩個二維array疊加成三維array示例就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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