2次元のnumpy配列のリストを3d numpy配列に連結するにはどうすればよいですか？

Question

私はたくさん試しましたが、concatenateまたはvstackのどれも私のために働いていません。

Answer 1

あなたはnp.arrayを試したことがありますか？

np.array([[1,2],[3,4]]) 

2つの1Dアレイ（リスト）

同様

np.array([np.ones(3,3), np.zeros(3,3)]] 

を連結することによって、2Dアレイ（2,3,3）アレイを製造すべきであることができます。

新しい軸np.stackを使用すると、追加する軸をより詳細に制御できます。これは、すべての入力配列の次元を1つずつ拡張し、連結することによって機能します。

自分でサイズを拡張することができます。

In [378]: A=np.ones((2,3),int) 
In [379]: B=np.zeros((2,3),int) 
In [380]: np.concatenate([A[None,:,:], B[None,:,:]], axis=0) 
Out[380]: 
array([[[1, 1, 1], 
     [1, 1, 1]], 

     [[0, 0, 0], 
     [0, 0, 0]]]) 
In [381]: _.shape 
Out[381]: (2, 2, 3) 

を理解するために重要なものは以下のとおりです。

入力の大きさに一致する

• - それらはすべてに一致する必要はなく、

• に入社されている次元は入力の次元を拡大必要に応じて。 2D配列を連結して3Dを形成するには、2Dを最初に3Dに拡張する必要があります。そのNoneまたはnp.newaxisトリックは特に貴重です。

• 右軸に沿って連結します。

stack、hstack、vstackなどすべてがこれを容易にするが、スキルnumpyのユーザーがconcatenateを直接操作することができるはずです。インタラクティブなセッションで小さなサンプルで練習する。

In [385]: np.array((A,B)).shape 
Out[385]: (2, 2, 3) 
In [386]: np.stack((A,B)).shape 
Out[386]: (2, 2, 3) 
In [387]: np.stack((A,B),axis=1).shape 
Out[387]: (2, 2, 3) 
In [388]: np.stack((A,B),axis=2).shape 
Out[388]: (2, 3, 2) 

アレイは形状が異なる場合は、np.arrayは、オブジェクトDTYPEアレイ

In [389]: C=np.ones((3,3)) 
In [390]: np.array((A,C)) 
Out[390]: 
array([array([[1, 1, 1], 
     [1, 1, 1]]), 
     array([[ 1., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.]])], dtype=object) 
In [391]: _.shape 
Out[391]: (2,) 

dstack（及びstack）を作成する異なるサイズの配列に問題があります：

In [392]: np.dstack((A,B,C)) 
.... 
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly 

Answer 2

あなたはnp.dstack使用することができ、ドキュメントは次の場所にあります。https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.dstack.html

import numpy as np 

l1 = [] 
# create list of arrays 
for i in range(5): 
    l1.append(np.random.random((5, 3))) 

# convert list of arrays into 3-dimensional array 
d = np.dstack(l1) 

d.shape #(5,3,5)