2つの配列と単一のfloat値から単一のnumpyフィーチャ配列を作成するにはどうすればよいですか？私は次のように構成されたトレーニングデータファイルを作成しようとしています

Question

：私は100のサンプルと2を持っている場合

[行=サンプル、列=機能]

は、だから私のnp.arrayの形状が特徴なります（100,2）など

データ

リスト怒鳴るは、法01

を使用して処理されている.nrrd 3Dサンプルパッチデータファイルへのパスの文字列が含まれています

['/Users/FK/Documents/image/01/subject1F_200.nrrd', 
'/Users/FK/Documents/image/01/subject2F_201.nrrd'] 

ディレクトリdir_01を呼び出します。 テストの目的で、次の3Dパッチを使用できます。

subject1F_200_PP01 = np.random.rand(128,128, 128) 
subject1F_201_PP01 = np.random.rand(128,128, 128) 
# and so on... 

リスト怒鳴るは法02.

['/Users/FK/Documents/image/02/subject1F_200.nrrd', 
'/Users/FK/Documents/image/02/subject2F_201.nrrd'] 

を使用して処理されている.nrrd 3Dサンプルパッチデータファイルへのパス文字列が含まれています読んだときには.nrrdファイルと同じ形状をしています

ディレクトリdir_02を呼び出します。 テストの目的で、次の3Dパッチを使用できます。

subject1F_200_PP02 = np.random.rand(128,128, 128) 
subject1F_201_PP02 = np.random.rand(128,128, 128) 
# and so on... 

どちらの被験者は同じですが、パッチデータは、異なる前処理されています：読んだときには.nrrdファイルと同じ形状をしています。

フィーチャー機能私は、次の機能を使用するために必要な機能を計算するために

：

1. np.median（通常のPythonの機能を、単一の値を返す）
2. my_own_function1（正規のpython関数を返し、np.arrayを返します）
3. my_own_function2（私はmatlabエンジンを使用してアクセスでき、np.arrayを返します）

このシナリオでは、最後のnumpy配列の形状は（2,251）である必要があります。私は3つの関数からサンプル（行）と251個のフィーチャー（列）を取得する必要があるためです。

ここに私のコードです（クレジットはMです）。ファーブル）

実行

# Directories 
dir_01 = '/Users/FK/Documents/image/01/' 
dir_02 = '/Users/FK/Documents/image/02/' 

# Method 01 patch data 
file_dir_1 = Path(dir_01) 
files_1 = file_dir_1.glob('*.nrrd') 
patches_1 = read_patches_multi1(files_1) 

# Method 02 patch data 
file_dir_2 = Path(dir_02) 
files_2 = file_dir_2.glob('*.nrrd') 
patches_2 = read_patches_multi2(files_2) 

# I think the error lies here... 
training_file_multi = np.array([parse_patch_multi(patch1,patch2) for (patch1, patch2) in (patches_1, patches_2)], dtype=np.float32) 

def parse_patch_multi(patch1, patch2): 

    # Structure for python .nrrd reader 
    data_1 , option = patch1 

    # Structure for matlab .nrrd reader 
    data_2 = patch2 

    # Uses itertools to combine single float32 value with np.array values 
    return [i for i in itertools.chain(np.median(data_1), my_own_function1(data_1), my_own_function2(data_2))] 

計算パッチに

# Helps me read the files for features 1. and 2. Uses a python .nrrd reader 
def read_patches_multi1(files_1): 
    for file_1 in files_1: 
     yield nrrd.read(str(file_1)) 

# Helps me read the files for features 3. Uses a matlab .nrrd reader 
def read_patches_multi2(files_2): 
    for file_2 in files_2: 
     yield eng.nrrdread(str(file_2)) 

を読みます私は複数のアプローチを試みましたが、構文エラーまたは構造が間違っています。または、次のタイプのエラー：

TypeError: unsupported Python data type: numpy.ndarray 

Answer 1

は、私は解決策を見つけたが、それは私は2つのつく作成

あまりにもエレガントないないようです：

def parse_patch_multi1(patch1): 

    # Structure for python .nrrd reader 
    data_1 , option = patch1 

    # Uses itertools to combine single float32 value with np.array values 
    return [i for i in itertools.chain(np.median(data_1), 0) my_own_function1(data_1)] 


def parse_patch_multi2(patch2): 

    # Structure for python .nrrd reader 
    data_2 = patch2 

    # Uses itertools to combine single float32 value with np.array values 
    return [i for i in itertools.chain(my_own_function2(data_2)] 

実行を

# Directories 
dir_01 = '/Users/FK/Documents/image/01/' 
dir_02 = '/Users/FK/Documents/image/02/' 

# Method 01 patch data 
file_dir_1 = Path(dir_01) 
files_1 = file_dir_1.glob('*.nrrd') 
patches_1 = read_patches_multi1(files_1) 

# Method 02 patch data 
file_dir_2 = Path(dir_02) 
files_2 = file_dir_2.glob('*.nrrd') 
patches_2 = read_patches_multi2(files_2) 

training_file_multi1 = np.array([parse_patch_multi1(patch1) for (patch1) in patches_1], dtype=np.float32) 
training_file_multi2 = np.array([parse_patch_multi2(patch2) for (patch2) in patches_1], dtype=np.float32) 

トリック

は、コードをデバッグするために使用できるサンプルデータを提供すべきである1軸に沿って2つのnp.arrays

training_file_combined= np.concatenate((training_file_multi1, training_file_multi2), axis=1) 

マトリクス状（2,252）