i*m*n的数组,将第二三维度所有位置的所有数据分别提取成m*n个长度为i的数组
时间: 2023-11-29 09:05:08 浏览: 33
可以使用numpy的reshape函数来实现这个操作。首先将原始数组reshape成一个(i, m*n)的二维数组,再将每一列reshape成一个(m, n)的二维数组。具体实现如下:
```python
import numpy as np
# 原始数组
arr = np.random.rand(2, 3, 4)
# 将二三维度展开成一个二维数组
arr_reshaped = arr.reshape(arr.shape[0], -1)
# 将每一列reshape成一个(m, n)的二维数组
result = arr_reshaped.reshape((arr.shape[1], arr.shape[2], -1))
print(result.shape) # 输出 (3, 4, 2)
```
其中,第二个reshape函数中的-1表示根据数组的大小自动计算该维度的大小。
相关问题
如何用python将1920*750,1920*750,1920*750的三个数组合并成1920*750*3的数组
A:
可以使用numpy库中的dstack函数来完成这个任务。
```python
import numpy as np
arr1 = np.zeros((1920, 750))
arr2 = np.ones((1920, 750))
arr3 = np.full((1920, 750), 2)
result = np.dstack((arr1, arr2, arr3))
print(result.shape) # 输出结果为 (1920, 750, 3)
```
上述代码中,使用np.zeros、np.ones和np.full函数生成三个1920*750的数组,分别对应三个颜色通道的像素值。然后使用np.dstack函数将这三个数组按照通道的维度堆叠在一起,得到最终的1920*750*3数组。
python将二维数组沿第一维度拆分为三维数组
可以使用 `numpy.split()` 函数将一个二维数组沿着第一维度拆分为多个子数组,然后使用 `numpy.stack()` 函数将这些子数组组合成一个三维数组。
假设我们有一个二维数组 `arr`,形状为 `(m, n)`,我们想将其沿着第一维度拆分为 `l` 个子数组,每个子数组形状为 `(m/l, n)`,然后将这些子数组沿着第一维度组合成一个三维数组,形状为 `(l, m/l, n)`。
下面是一个实现的示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
# 设置拆分数量
l = 2
# 使用 split 函数拆分为多个子数组
sub_arrs = np.split(arr, l)
# 使用 stack 函数组合为三维数组
new_arr = np.stack(sub_arrs)
# 打印新数组
print(new_arr)
```
在上面的示例中,我们将一个形状为 `(4, 3)` 的二维数组 `arr` 沿着第一维度拆分为 `l=2` 个子数组,每个子数组形状为 `(2, 3)`,然后将这些子数组沿着第一维度组合成一个三维数组,打印输出如下:
```
array([[[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6]],
[[ 7, 8, 9],
[10, 11, 12]]])
```
可以看到,原来的二维数组被拆分为了两个形状为 `(2, 3)` 的子数组,并按照新形状被重组为了一个三维数组。