Umformung eines Numpy-Arrays in Python

Question

Ich habe ein 48x365 Element Numpy-Array, wo jedes Element eine Liste mit 3 Ganzzahlen ist. Ich möchte es in ein 1x17520 Array umwandeln können, wobei alle Listen als Elemente intakt sind. Mit

np.reshape(-1)

scheint die Elemente in drei separate Ganzzahlen aufzuteilen und ergibt ein 1x52560-Array. Ich brauche also entweder einen neuen Weg, um das ursprüngliche Array neu zu ordnen, oder eine Möglichkeit, die Elemente im neuen np.reshape-Array (die immer noch in Ordnung sind) wieder in 3er-Listen zu gruppieren.

Vielen Dank für Ihre Hilfe.

Answer 1

Gibt es einen Grund, warum Sie das nicht ausdrücklich tun können? Wie in:

>>> a = numpy.arange(17520 * 3).reshape(48, 365, 3)
>>> a.reshape((17520,3))
array([[    0,     1,     2],
       [    3,     4,     5],
       [    6,     7,     8],
       ..., 
       [52551, 52552, 52553],
       [52554, 52555, 52556],
       [52557, 52558, 52559]])

Sie können es auch tun mit -1 Es muss nur mit einem anderen Arg in der entsprechenden Größe kombiniert werden.

>>> a.reshape((17520,-1))
array([[    0,     1,     2],
       [    3,     4,     5],
       [    6,     7,     8],
       ..., 
       [52551, 52552, 52553],
       [52554, 52555, 52556],
       [52557, 52558, 52559]])

または

>>> a.reshape((-1,3))
array([[    0,     1,     2],
       [    3,     4,     5],
       [    6,     7,     8],
       ..., 
       [52551, 52552, 52553],
       [52554, 52555, 52556],
       [52557, 52558, 52559]])

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Etwas später fiel mir ein, dass man auch ein Datensatz-Array erstellen könnte - das könnte in manchen Situationen sinnvoll sein:

a = numpy.recarray((17520,), dtype=[('x', int), ('y', int), ('z', int)])

Dies kann auf die ursprüngliche Weise, die Sie versucht haben, umgestaltet werden, d. h. reshape(-1) . Dennoch, wie larsmans Kommentar sagt, nur die Behandlung Ihrer Daten als 3d Array ist am einfachsten.