python - 将 (n,m) 形 numpy 数组转换为 (n,m,1,1) 形数组

我的起点是一个 pandas 数据框，我将其转换为一个 numpy 数组:

> df = pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4],"b":[4,5,6,7],"c":[7,8,9,10]})
> arr = df.as_matrix()

数组现在是形状为 (4,3) 的二维:

> arr
array([[ 1,  4,  7],
       [ 2,  5,  8],
       [ 3,  6,  9],
       [ 4,  7, 10]])

我想做的是通过有效映射每个奇异元素(如 f.x)，将 arr 转换为其 4 维和 (4,3,1,1) 形状的等价物。 5 到 [[5]]。

新的 arr 将是:

array([[ [[1]],  [[4]],  [[7]]  ],
       [ [[2]],  [[5]],  [[8]]  ],
       [ [[3]],  [[6]],  [[9]]  ],
       [ [[4]],  [[7]],  [[10]] ]])

我该如何优雅快速地做到这一点？

最佳答案

执行 arr[:, :, None, None] 添加两个额外的轴。这是一个例子:

In [5]: arr[:, :, None, None].shape
Out[5]: (4, 3, 1, 1)

indexing中的

None是np.newaxis的同义词，它选择数据并添加一个新的轴。很多人更愿意把上面的写成

arr[:, :, np.newaxis, np.newaxis]

出于易读性原因

关于python - 将 (n,m) 形 numpy 数组转换为 (n,m,1,1) 形数组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30051959/