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2022-10-09 04:11| 来源: 网络整理| 查看: 265

python - Python：我如何强制1元素NumPy数组是二维的？,第1张

我有一段代码切片2D NumPy数组并返回结果（子）数组。在某些情况下，切片仅索引一个元素，在这种情况下，结果是一个单元素数组：

>>> sub_array = orig_array[indices_h, indices_w] >>> sub_array.shape (1,)

如何以一般方式强制此数组为二维？即：

>>> sub_array.shape (1,1)

我知道sub_array.reshape(1,1)有效，但我希望能够将其应用于sub_array，而不必担心其中的元素数量。换句话说，我想组成一个（轻量级）操作，将shape-（1，）数组转换为shape-（1,1）数组，将形状（2,2）数组转换为一个形状 - （2,2）阵列等我可以做一个函数：

def twodimensionalise(input_array): if input_array.shape == (1,): return input_array.reshape(1,1) else: return input_array

这是我能得到的最好的，还是NumPy还有更多本土的东西？

增加：

正如https://stackoverflow.com/a/31698471/865169所指出的那样，我的索引编写错误。我真的很想做：

sub_array = orig_array[indices_h][:, indices_w]

当indices_h中只有一个条目，但将其与另一个答案中建议的np.atleast_2d合并时，这不起作用，我到达：

sub_array = np.atleast_2d(orig_array[indices_h])[:, indices_w]

最佳答案：

2 个答案:

答案 0 :(得分：10)

听起来你可能正在寻找atleast_2d。此函数将1D数组的视图作为2D数组返回：

>>> arr1 = np.array([1.7]) # shape (1,) >>> np.atleast_2d(arr1) array([[ 1.7]]) >>> _.shape (1, 1)

已经2D（或具有更多尺寸）的阵列不变：

>>> arr2 = np.arange(4).reshape(2,2) # shape (2, 2) >>> np.atleast_2d(arr2) array([[0, 1], [2, 3]]) >>> _.shape (2, 2)

答案 1 :(得分：1)

您确定要以您希望的方式编制索引吗？在indices_h和indices_w是可广播的整数索引数组的情况下，结果将具有indices_h和indices_w的广播形状。因此，如果您想确保结果是2D，请将索引数组设为2D。

否则，如果你想要indices_h [i]和indices_w [j]的所有组合（对于所有i，j），例如，顺序索引：

sub_array = orig_array[indices_h][:, indices_w]

有关高级索引的详细信息，请查看documentation。

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