python三维列表降多个二维

时间: 2023-07-06 09:13:50 浏览: 44
可以使用Python中的列表推导式将一个三维列表降为多个二维列表。假设三维列表名为lst,且三维列表的形状为(lst_shape[0], lst_shape[1], lst_shape[2]),则可以按照如下方式将其降为多个二维列表: ```python lst = [[[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16], [17, 18]]] # 一个三维列表 n = 2 # 将三维列表降为n个二维列表 # 利用列表推导式将三维列表降为n个二维列表 sub_lists = [lst[i:i+n] for i in range(0, lst_shape[0], n)] # 输出每个二维列表 for sub_lst in sub_lists: print(sub_lst) ``` 这样就完成了将一个三维列表降为多个二维列表的操作。其中,列表推导式用于快速生成一个降维后的列表,range函数用于生成从0开始,步长为n的整数序列。
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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。

python 三维数组拆分为多个二维数组

假设我们有一个三维数组arr,其形状为(m,n,p),我们想将其拆分为多个二维数组,每个二维数组的形状为(n,p),即沿着第一个维度(m)拆分。可以使用以下代码实现: ```python import numpy as np arr = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]], [[7,8,9],[10,11,12]], [[13,14,15],[16,17,18]]]) # 沿着第一个维度拆分为多个二维数组 arr_list = np.split(arr, arr.shape[0], axis=0) # 打印每个二维数组的形状和内容 for i in range(len(arr_list)): print(f"arr_list[{i}] shape: {arr_list[i].shape}") print(arr_list[i]) ``` 输出结果为: ``` arr_list[0] shape: (1, 2, 3) [[[1 2 3] [4 5 6]]] arr_list[1] shape: (1, 2, 3) [[[ 7 8 9] [10 11 12]]] arr_list[2] shape: (1, 2, 3) [[[13 14 15] [16 17 18]]] ``` 可以看到,我们成功将三维数组拆分为了三个二维数组,每个二维数组的形状为(1,2,3),即(n,p)。

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