转换的（N，M）形numpy的阵列成（N，M，1,1）形阵列

Question

我的出发点是，我转换成numpy的阵列的熊猫数据帧：

> df = pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4],"b":[4,5,6,7],"c":[7,8,9,10]}) 
> arr = df.as_matrix() 

的阵列是现在的2维形状（4,3）的：

> arr 
array([[ 1, 4, 7], 
     [ 2, 5, 8], 
     [ 3, 6, 9], 
     [ 4, 7, 10]]) 

我想要做的是通过有效地arr转换成它的4维和（4,3,1,1）成形等效映射每个单数元素如fx 5到[[5]]。

新arr是：

array([[ [[1]], [[4]], [[7]] ], 
     [ [[2]], [[5]], [[8]] ], 
     [ [[3]], [[6]], [[9]] ], 
     [ [[4]], [[7]], [[10]] ]]) 

我将如何做到这一点优雅和快？

Answer 1

做arr[:, :, None, None]添加两个额外的轴。下面是一个例子：

In [5]: arr[:, :, None, None].shape 
Out[5]: (4, 3, 1, 1) 

None在索引为np.newaxis的同义词，其选择数据，并增加了一个新的轴线。许多人宁愿写上面

arr[:, :, np.newaxis, np.newaxis]

的可读性方面的原因