如何在Python中将维度添加到numpy数组中

我有一个大小为（214，144）的数组。我需要它（214,144,1）有没有一种方法可以在Python中轻松实现？基本上这些尺寸应该是（天，时间，站）。因为我只有1个站点的数据，所以维度将是1。但是，如果我还可以使代码具有足够的灵活性，对于说2个站点来说会很好（例如将维度大小从（428,288）改变为（214,144,2）））那太好了！如何在Python中将维度添加到numpy数组中

来源

2016-09-10 HM14

从形状改变'（428，288）''到（214，144，2）'没有意义：你在那里减少了元素的总数。你想要像（428,144,2）这样的东西吗？ –

是的，这就是我的意思！抱歉! 428,144,2 – HM14

你可以使用reshape：

>>> a = numpy.array([[1,2,3,4,5,6],[7,8,9,10,11,12]]) 
>>> a.shape 
(2, 6) 
>>> a.reshape((2, 6, 1)) 
array([[[ 1], 
     [ 2], 
     [ 3], 
     [ 4], 
     [ 5], 
     [ 6]], 

     [[ 7], 
     [ 8], 
     [ 9], 
     [10], 
     [11], 
     [12]]]) 
>>> _.shape 
(2, 6, 1)

除了改变从(x, y)形状来(x, y, 1)，你可以使用(x, y/n, n)为好，但你可能要指定列的顺序取决于输入：

>>> a.reshape((2, 3, 2)) 
array([[[ 1, 2], 
     [ 3, 4], 
     [ 5, 6]], 

     [[ 7, 8], 
     [ 9, 10], 
     [11, 12]]]) 
>>> a.reshape((2, 3, 2), order='F') 
array([[[ 1, 4], 
     [ 2, 5], 
     [ 3, 6]], 

     [[ 7, 10], 
     [ 8, 11], 
     [ 9, 12]]])

来源

2016-09-10 17:14:13 kennytm

1）要向维度添加任意维度的数组a：

b = numpy.reshape (a, list (numpy.shape (a)) + [1])

说明：

你得到的a的形状，把它变成一个列表，串联1到该列表，并使用该列表作为新形状的reshape操作。

2）要指定尺寸的细分并自动计算最后一个尺寸的尺寸，请使用-1作为最后尺寸的尺寸。例如为：

b = numpy.reshape(a, [numpy.size(a,0)/2, numpy.size(a,1)/2, -1])

b的在这种情况下的形状将是[214,144,4]。

（很明显，你可以结合如有必要，这两种方法）：

b = numpy.reshape (a, numpy.append (numpy.array (numpy.shape (a))/2, -1))

来源

2016-09-10 17:18:38

'np.expand_dims（a，-1）'做了这种'reshape'，在末尾用'-1'参数添加一个新轴。没有新的功能，但新的'np.stack'使用它来连接任何新轴上的数组。 – hpaulj

感谢@hpaulj很高兴知道！ –

如何在Python中将维度添加到numpy数组中

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