numpy配列の形を変更する次元を追加する

Question

私は（非常に）初心者のPythonユーザーですが、PythonコードをRに変換しようとしていますが、配列の再形成に関する混乱した問題が発生しました。 Iは、2行4列の2次元アレイを作ったよう

X1 = np.array([[-0.047, -0.113, 0.155, 0.001], 
     [0.039, 0.254, 0.054, 0.201]], dtype=float) 

In:X1 
Out: 
array([[-0.047, -0.113, 0.155, 0.001], 
     [0.039, 0.254, 0.054, 0.201]]) 
In:X1.shape 
Out: (2,4) 

OK：

は、いくつかの例のデータを作成します。私はこれに満足しています。混乱のコード行で発生する：

X2 = X1.reshape((2, -1, 1)) 

In: X2 
Out: 
array([[[-0.047], 
     [-0.113], 
     [0.155], 
     [0.001]], 

     [0.039], 
     [0.254], 
     [0.054], 
     [0.201]]]) 

In: X2.shape 
Out: (2, 4, 1) 

は、だから私は、私は（私はリシェイプコマンドで3桁目1だと思います）余分な次元を追加したことを知っているが、私は他に、この何を理解していませんやった。形状はまだ2行4列あることを意味しますが、明らかに何かが変更されています。もう一度私の動機はRで同じ操作をすることですが、私が知るまでは私がここで変わったことを理解しています。 （これはひどい疑問であれば私には許してください。私は昨日Pythonを始めました！）

Answer 1

reshape(2, -1, 1)あなたはちょうど新しい次元を追加しました。あなたは言っている

* the 1st dimension should be of size 2 
* the 3rd dimension should be of size 1 
* the 2nd should be whatever remains 

ので、唯一の有効なオプションであれば、あなただけの既存の行列に新たな次元を追加したい場合は、正確な使用量は、あなたが出力フォーマットをしたいかに依存します（x[:, np.newaxis, :]ような何かを行う必要があります4。 to be）

Answer 2

2D配列に次元を追加する3つの方法があります。

reshapeの使用方法を理解するには、さまざまな組み合わせを試してください。以下を試してください：

import numpy as np 

X1 = np.array([[-0.047, -0.113, 0.155, 0.001], 
     [0.039, 0.254, 0.054, 0.201]], dtype=float) 

X2 = X1.reshape((1, 2, -1)) 
print(X2) 

>[[[-0.047 -0.113 0.155 0.001] 
    [ 0.039 0.254 0.054 0.201]]] 

X3 = X1.reshape((-1, 1, 2)) 
print(X3) 

>[[[-0.047 -0.113]] 
    [[ 0.155 0.001]] 
    [[ 0.039 0.254]] 
    [[ 0.054 0.201]]]