在Python中重新塑造NumPy数组

Question

我有一个48x365的numpy数组，其中每个元素都是包含3个整数的列表。我想将它转换为一个1x17520的数组，并保留所有列表作为元素。可以使用以下代码：

np.reshape(-1)

似乎将元素分成三个独立的整数，并创建一个1x52560的数组。因此，我需要一种重新排列原始数组的新方法，或者一种将新的np.reshape数组中的元素（仍按顺序）分组回3个列表的方法。

感谢您的帮助。

- Double AA

Answer 1

你不能明确地做这件事吗？例如：

>>> a = numpy.arange(17520 * 3).reshape(48, 365, 3)
>>> a.reshape((17520,3))
array([[    0,     1,     2],
       [    3,     4,     5],
       [    6,     7,     8],
       ..., 
       [52551, 52552, 52553],
       [52554, 52555, 52556],
       [52557, 52558, 52559]])

您也可以使用-1进行操作，只需要与适当大小的另一个参数配对即可。

>>> a.reshape((17520,-1))
array([[    0,     1,     2],
       [    3,     4,     5],
       [    6,     7,     8],
       ..., 
       [52551, 52552, 52553],
       [52554, 52555, 52556],
       [52557, 52558, 52559]])

或者

>>> a.reshape((-1,3))
array([[    0,     1,     2],
       [    3,     4,     5],
       [    6,     7,     8],
       ..., 
       [52551, 52552, 52553],
       [52554, 52555, 52556],
       [52557, 52558, 52559]])

---

后来我想到，你也可以创建一个记录数组 -- 在某些情况下可能更合适：

a = numpy.recarray((17520,), dtype=[('x', int), ('y', int), ('z', int)])

这可以按照你尝试的原始方式进行重塑，即reshape(-1)。然而，正如larsmans的评论所说，将你的数据视为3D数组是最简单的方法。

- senderle

---

+1. 这比在Numpy数组内部保持列表要容易得多。 - Fred Foo

是的，我认为我之前没有考虑到的是我实际上有一个三维数组，大小为48x365x3。我一直以为三个元素不受影响，但是np正确地将它们视为第三个维度。在np.reshape（-1,3）中保留额外的维度可以解决这个问题。谢谢 - Double AA