我有一个列表,其中包含几个不同形状的 numpy 数组。 我想将这个数组列表 reshape 为一个 numpy 向量,然后更改向量中的每个元素,然后将其 reshape 回原始数组列表。
例如:
输入
[numpy.zeros((2,2)), numpy.ones((3,3))]
- 首先
到矢量
[0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
- 第二
每次只改变一个元素。例如将第一个元素 0 更改为 2
[0,2,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
- 最后
将其转换回
[array([[0,2],[0,0]]),array([[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]])]
有没有快速实现的?非常感谢。
最佳答案
似乎转换为列表并返回是低效的。相反,为什么不弄清楚要索引哪个数组(以及在哪里)然后只更新该索引呢?例如
def change_element(arr1, arr2, ix, value):
which = ix >= arr1.size
arr = [arr1, arr2][which]
ix = ix - arr1.size if which else ix
arr.ravel()[ix] = value
下面是一些示例用法:
>>> arr1 = np.zeros((2, 2))
>>> arr2 = np.ones((3, 3))
>>> change_element(arr1, arr2, 1, 2)
>>> change_element(arr1, arr2, 6, 3.14)
>>> arr1
array([[ 0., 2.],
[ 0., 0.]])
>>> arr2
array([[ 1. , 1. , 3.14],
[ 1. , 1. , 1. ],
[ 1. , 1. , 1. ]])
>>> change_element(arr1, arr2, 7, 3.14)
>>> arr1
array([[ 0., 2.],
[ 0., 0.]])
>>> arr2
array([[ 1. , 1. , 3.14],
[ 3.14, 1. , 1. ],
[ 1. , 1. , 1. ]])
一些注意事项——这会更新数组。它不会创建新数组。如果你真的需要创建新数组,我想你可以 np.copy
它们并返回。此外,这依赖于数组在 ravel
之前和之后共享内存。我不记得 ravel
返回新数组而不是原始数组 View 的确切情况。 . .
泛化到更多数组实际上很容易。我们只需要遍历数组列表,看看 ix
是否小于数组大小。如果是,我们就找到了我们的数组。如果不是,我们需要从 ix
中减去数组的大小,以表示到目前为止我们已经遍历的元素数:
def change_element(arrays, ix, value):
for arr in arrays:
if ix < arr.size:
arr.ravel()[ix] = value
return
ix -= arr.size
你可以像以前一样调用它:
change_element([arr1, arr2], 6, 3.14159)
关于python - reshape numpy 数组的列表,然后 reshape 回来,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33645566/