将不同大小的nd数组追加到单个数组中
将不同大小的nd数组追加到单个数组中
提问于 2018-01-19 18:47:04
我有一个5000*3072的多维数组，我使用以下命令将其分成5个1000*3072的块
numpy.array_split() 函数。现在对于迭代，我需要组合数组的不同组合
For example, 0th iteration: 1,2,3,4 chunks to combine
1st iteration: 0,2,3,4 chunks to combine
2nd iteration: 0,1,3,4 chunks to combine and so on我尝试使用np.concatenate，但它给出了错误：
ValueError:所有输入数组必须具有相同的维数
有没有其他的组合方式呢？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-01-19 19:07:23
是的，这是可能的。您可以像这样使用np.concatenate
In [10]: arr = np.arange(20).reshape((5,4))
# split `arr` into 5 sub-arrays
In [11]: split_arrs = np.array_split(arr, 5)
# concatenate only last four sub-arrays
# for your case: 1,2,3,4 chunks to combine
In [12]: np.concatenate(split_arrs[1:], axis=0)
Out[12]:
array([[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19]])
# 0,2,3,4 chunks to combine
In [15]: np.concatenate((split_arrs[0], *split_arrs[2:]), axis=0)
Out[15]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19]])
# 0,1,3,4 chunks to combine
In [16]: np.concatenate((*split_arrs[0:2], *split_arrs[3:]), axis=0)
Out[16]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19]])我认为你得到了ValueError，因为你可能做过这样的事情：
In [17]: np.concatenate((split_arrs[0], split_arrs[2:]), axis=0)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-938d5afdd06a> in <module>()
----> 1 np.concatenate((split_arrs[0], split_arrs[2:]), axis=0)
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions请注意，如果您在元组中传递子数组，则应将其解包，以便维度匹配。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/48339315
复制相关文章
相似问题