从现有的2d数组中构造numpy的3d数组

Question

在为NumPy计算准备数据期间.我很好奇构建方式:

myarray.shape => (2,18,18)

从:

d1.shape => (18,18)
d2.shape => (18,18)

我尝试使用NumPy命令:

hstack([[d1],[d2]])

但它看起来不起作用!

Answer 1

刚刚做的d3 = array([d1,d2])似乎对我有用:

>>> from numpy import array
>>> # ... create d1 and d2 ...
>>> d1.shape
(18,18)
>>> d2.shape
(18,18)
>>> d3 = array([d1, d2])
>>> d3.shape
(2, 18, 18)

Answer 2

hstack和vstack不会改变数组的维数:它们只是将它们"并排".因此,组合二维阵列会创建一个新的二维阵列(而不是一个3D阵列!).

你可以做丹尼尔建议的(直接使用numpy.array([d1, d2])).

您也可以在堆叠数组之前将数组转换为3D数组,方法是为每个数组添加一个新维度:

d3 = numpy.vstack([ d1[newaxis,...], d2[newaxis,...] ])  # shape = (2, 18, 18)

实际上,d1[newaxis,...].shape == (1, 18, 18)您可以直接堆叠两个3D数组并获得所需的新3D数组(d3).

Answer 3

arr3=np.dstack([arr1, arr2])

arr1, arr2 是二维数组shape (256,256), arr3:shape(256,256,2)

Answer 4

该函数提供了很多多功能性np.stack()。你可以这样使用它：

>>> d3 = np.stack([d1, d2])
>>> d3.shape
(2, 18, 18)

但是，您也可以指定数组连接的轴。因此，如果您想加入 RGB 图像的通道，您可以使用：

>>> rgb = np.stack([r, g, b], axis=-1) # r, g and b each have shape (18, 18)
>>> rgb.shape
(18, 18, 3)