三维数组拆成多个二维数组

时间: 2023-07-03 16:14:43 浏览: 39
可以使用循环遍历三维数组,将每个二维数组提取出来。具体实现方法如下: ```python # 定义一个三维数组 arr_3d = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]] # 定义一个空列表,用于存放提取出来的二维数组 arr_2d_list = [] # 遍历三维数组,将每个二维数组提取出来并添加到列表中 for arr_2d in arr_3d: arr_2d_list.append(arr_2d) # 输出结果 print(arr_2d_list) ``` 输出结果为: ``` [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]] ``` 这里我们只是将每个二维数组单独提取出来并添加到了列表中,如果需要对每个二维数组进行操作,可以在循环中添加相应的代码。
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python三维数组拆成多个二维数组

可以使用numpy库中的reshape函数将一个三维数组拆成多个二维数组。假设三维数组名为arr,且三维数组的形状为(shape[0], shape[1], shape[2]),则可以按照如下方式将其拆分成多个二维数组: ```python import numpy as np arr = np.random.randn(shape[0], shape[1], shape[2]) # 生成一个随机的三维数组 n = 5 # 将三维数组拆分成n个二维数组 # 将三维数组按照第一维进行拆分,得到n个二维数组 sub_arrays = np.split(arr, n, axis=0) # 将每个二维数组按照第一维展开为二维矩阵 for sub_arr in sub_arrays: sub_matrix = sub_arr.reshape((shape[1], shape[2])) print(sub_matrix) ``` 这样就完成了将一个三维数组拆分成多个二维数组的操作。其中,np.split函数用于按照指定的轴拆分一个数组,reshape函数用于将一个数组变形成指定形状的数组。

matlab 把三维矩阵拆分成多个二维矩阵

可以使用 `squeeze` 和 `mat2cell` 函数来实现将三维矩阵拆分成多个二维矩阵。 假设你有一个大小为 `M x N x P` 的三维矩阵 `A`,其中 `M`,`N` 和 `P` 分别为矩阵的行数、列数和深度(即矩阵的第三个维度)。你可以使用以下代码将其拆分成多个 `M x N` 的二维矩阵: ```matlab A_2d_cell = mat2cell(squeeze(A), M, N*ones(1,P)); ``` `squeeze(A)` 函数将 `A` 的大小为 1 的维度删除,因此现在 `A` 的大小为 `M x N x P`。然后,`mat2cell` 函数将 `A` 按列拆分成 `P` 个 `M x N` 的矩阵,并将这些矩阵存储在一个 `1 x P` 的 cell 数组 `A_2d_cell` 中。其中,`M` 是每个二维矩阵的行数,`N*ones(1,P)` 表示每个二维矩阵的列数均为 `N`。 现在,你可以使用 `A_2d_cell{i}` 访问第 `i` 个二维矩阵。

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