numpy配列を再構成できません

Question

1D配列の整数を取り、それを1x3配列の2次元配列に整形する関数があります。次に、各1x3配列を取り出し、それを3x1配列にシフトすることになっています。結果は、3x1配列の2次元配列であると考えられます。ここに私の機能

def RGBtoLMS(rgbValues, rgbLength): #Method to convert from RGB to LMS 
    print rgbValues 
    lmsValues = rgbValues.reshape(-1, 3) 
    print lmsValues 
    for i in xrange(len(lmsValues)): 
     lmsValues[i] = lmsValues[i].reshape(3, 1) 

    return lmsValues 

私は3×1アレイに1×3アレイを変更しようとすると問題が上昇しています。私はどのように私はこのエラーを回避することができます[14、25、19、24、25、28、58、87、43]

[14 25 19 ..., 58 87 43] 
[[14 25 19] 
[24, 25, 28] 
[58 87 43]] 

ValueError [on line lmsValues[i] = lmsValues[i].reshape(3, 1)]: could not broadcast input array from shape (3,1) into shape (3) 

次の出力は= rgbValuesを想定してもらいますか？

Answer 1

コメントに記載されているとおり、実際には常に1つの配列を異なる形で変更しています。 1 x 3配列の2次元配列を持っていると言うのはnumpyでは意味がありません。それは実際にはn x 3アレイです。

>>> import numpy as np 

>>> rgbValues = np.array([14, 25, 19, 24, 25, 28, 58, 87, 43, 1, 2, 3]) 
>>> rgbValues.shape 
(12,) 

そしてn x 3ように、それを再構築：

は、我々は長さ3*n（私は明確3 x nとn x 3配列の違いを作るためにあなたの例に3つの数字を追加しました）の1次元配列を開始します。

>>> lmsValues = rgbValues.reshape(-1, 3) 
>>> lmsValues 
array([[14, 25, 19], 
     [24, 25, 28], 
     [58, 87, 43], 
     [ 1, 2, 3]]) 
>>> lmsValues.shape 
(4, 3) 

あなたは各要素が3 x 1を形にしたい場合は、多分あなただけの配列を転置します。形状は、あなたが本当にlmsValuesで各要素は1 x 3配列になりたい場合は、あなたがそれを行うことができます3 x n

>>> lmsValues.T 
array([[14, 24, 58, 1], 
     [25, 25, 87, 2], 
     [19, 28, 43, 3]]) 

>>> lmsValues.T.shape 
(3, 4) 

>>> lmsValues.T[0] 
array([14, 24, 58, 1]) 

>>> lmsValues.T[0].shape 
(4,) 

ですが、それは形状の3D配列である必要がありますので、これは、行と列を切り替えn x 1 x 3：

>>> lmsValues = rgbValues.reshape(-1, 1, 3) 
>>> lmsValues 
array([[[14, 25, 19]], 

     [[24, 25, 28]], 

     [[58, 87, 43]], 

     [[ 1, 2, 3]]]) 

>>> lmsValues.shape 
(4, 1, 3) 

>>> lmsValues[0] 
array([[14, 25, 19]]) 

>>> lmsValues[0].shape 
(1, 3)