首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我有一个3Dnumpy数组。我想要扁平它的切片,然后将它转换回相同的3D数组。我该怎么做呢?(Python)

要将一个3D numpy数组扁平化并转换回相同的3D数组,可以使用numpy的reshape函数和flatten函数。

首先,使用flatten函数将3D数组扁平化为1D数组。flatten函数会按照C风格的顺序将数组展开,即按照最后一个轴的索引顺序展开,然后是倒数第二个轴的索引顺序,依此类推。

代码语言:txt
复制
import numpy as np

# 假设原始的3D数组为arr
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

# 使用flatten函数将3D数组扁平化为1D数组
flatten_arr = arr.flatten()

接下来,使用reshape函数将扁平化的1D数组重新转换为3D数组。reshape函数可以指定新数组的形状,即各个轴的大小。

代码语言:txt
复制
# 使用reshape函数将扁平化的1D数组重新转换为3D数组
new_arr = flatten_arr.reshape(arr.shape)

最后,new_arr即为转换后的3D数组,与原始的arr相同。

需要注意的是,reshape函数和flatten函数都返回一个新的数组,不会修改原始数组。如果想要在原始数组上进行修改,可以使用resize函数。

代码语言:txt
复制
# 使用resize函数将扁平化的1D数组重新转换为3D数组(修改原始数组)
arr.resize(arr.shape)

关于numpy的reshape函数和flatten函数的更多详细信息,可以参考腾讯云的numpy文档:

  • reshape函数:https://cloud.tencent.com/document/product/215/37538
  • flatten函数:https://cloud.tencent.com/document/product/215/37539
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础:数组和矢量计算4.1 NumPy的ndarray:一种多维数组对象4.2 通用函数:快速的元素级数组函数4.3 利用数组进行数据处理4.

NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。 NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的A C API。 由于NumPy提供了一个

08

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭
    领券