python三维数组延伸至两维

要将一个三维数组延伸至两维，你可以使用reshape()函数来改变数组的形状。假设你有一个形状为 (a, b c) 的三维数组，你可以使用以下代码将其转换为一个形状为 (a*b, c) 的二维数组：

import numpy as np

# 假设三维数组为 arr
arr_3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

# 获取原始数组的形状
original_shape = arr_3d.shape

# 将三维数组转换为二维数组
arr_2d = arr_3d.reshape(original_shape[0] * original_shape[1], original_shape[2])

print(arr_2d)

这将输出一个形状为 (a*b, c) 的二维数组。在上面的例子中，原始的三维数组是一个 2x2x3 的数组，转换后得到一个 4x3 的二维数组。你可以根据自己的需要调整代码中的变量和维度大小。

相关问题

Python三维数组

Python中的三维数组实际上是由嵌套的二维数组组成的。你可以将其视为一个由多个平面组成的立方体。在Python中，你可以使用列表（List）或Numpy数组（ndarray）来表示三维数组。以下是一个简单的示例：

使用列表表示三维数组：

array_3d = [[[1, 2], [3, 4]],
            [[5, 6], [7, 8]],
            [[9, 10], [11, 12]]]

print(array_3d) # 输出：3

使用Numpy数组表示三维数组：

import numpy as np

array_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]],
                     [[5, 6], [7, 8]],
                     [[9, 10], [11, 12]]])

print(array_3d) # 输出：3

python三维数组

Python中可以使用numpy库来创建和操作三维数组。可以通过调用numpy库中的函数来创建一个三维数组。例如，可以使用np.ones函数创建一个初始值为1的三维数组。代码如下：

import numpy as np
y = np.ones((3,3,3))
print(y)
print(type(y))
print(np.shape(y))

这段代码创建了一个3✖️3✖️3的三维数组y，并将其初始值设置为1。然后使用print函数分别输出了y的值、类型和大小。\[1\]

另外，如果想要将一个二维数组赋值给一个三维数组，可以先定义一个二维数组x，然后使用x对三维数组y进行赋值。代码如下：

x = np.matrix(\[\[1,3,5\],\[4,5,6\],\[2,4,6\]\])
print(x)
print(type(x))
print(np.shape(x))

这段代码创建了一个3✖️3的二维数组x，并将其赋值给了三维数组y。同样使用print函数输出了x的值、类型和大小。\[2\]\[3\]

总结起来，Python中可以使用numpy库来创建和操作三维数组，可以通过调用numpy库中的函数来创建一个三维数组，并可以将二维数组赋值给三维数组。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python新建三维数组并赋值](https://blog.csdn.net/weixin_41938903/article/details/102464283)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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