Le remodelage d'un tableau numpy en python

J'ai un 48x365 élément d'un tableau numpy où chaque élément est une liste contenant 3 entiers. Je veux être capable de le transformer en un 1x17520 tableau avec toutes les listes intact comme des éléments. À l'aide de

np.reshape(-1)

semble casser les éléments en trois entiers distincts et fait un 1x52560 tableau. J'ai donc besoin d'une nouvelle façon de réorganiser le tableau original ou une façon de grouper les éléments dans le nouveau np.remodeler tableau (qui sont toujours dans l'ordre) dans les listes de 3.

Merci pour votre aide.

OriginalL'auteur Double AA | 2011-07-08

  1. 5

    Est-il une raison pour laquelle vous ne pouvez pas le faire de façon explicite? Comme dans:

    >>> 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]])

    Vous pouvez aussi le faire avec -1, il a juste à être jumelé avec un autre argument de la taille appropriée.

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

    ou

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

    Il m'est apparu un peu plus tard que vous pouvez également créer un tableau d'enregistrements -- cela pourrait être approprié dans certaines situations:

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

    Ce peut être modifiée d'une façon originale, vous avez essayé, c'est à dire reshape(-1). Encore, comme larsmans le commentaire dit, juste le traitement de vos données dans un tableau 3d est plus facile.

    +1. C'est beaucoup plus facile que la tenue des listes à l'intérieur des tableaux Numpy.
    Oui. Je pense que ce qui me manquait, c'est que j'ai vraiment un 3 dimensions, tableau, 48x365x3 . J'avais été en supposant que les trois ont pas été affectés, mais np traités (correctement) comme troisième dimension. En gardant la dimension supplémentaire dans la np.remodeler(-1,3) résout le problème. Merci

    OriginalL'auteur senderle