Python/Numpy - 形状（119,80）の配列を（119,1,80）に置き換えます。

Question

私は以下の配列を持っています。形状は(119, 80)です。 自分のニューロンを焼きつけて、形状を(119, 1, 80)にする方法を見つけようとしています.CerasでSimpleRNNを実行するには、明らかにその配置が必要です。

どうすればいいですか？ここ

は、アレイのプリントである：

[[ 0.00000000e+00 -1.00000000e+00 1.03550000e-02 ..., 8.42105263e-01 
    6.50000000e+01 -3.98148148e-01] 
[ -1.13600000e-02 -1.07482052e+00 -9.25333333e-03 ..., 4.45783133e-01 
    8.30000000e+01 -1.94915254e-01] 
[ 4.71300000e-02 -5.14876761e+00 1.63166667e-03 ..., 4.45783133e-01 
    8.50000000e+01 -1.94915254e-01] 
..., 
[ 4.73500000e-02 -1.81092653e+00 -8.54000000e-03 ..., 1.39772727e+00 
    2.77000000e+02 -3.43601896e-01] 
[ -6.46000000e-03 -1.13643083e+00 1.06100000e-02 ..., 2.22551929e-01 
    2.77000000e+02 -3.43601896e-01] 
[ 3.14200000e-02 -5.86377709e+00 1.50850000e-02 ..., 2.22551929e-01 
    2.82000000e+02 -2.76699029e-01]] 

Answer 1

あなたは@Divakarによって溶液がちょうど同様に行う[:,None,:]

>> import numpy as np 
>> a = your_array[:,None,:] # replace `your_array` with the name of your array 
>> print a.shape 
>> (119, 1, 80) 

速記表記法を使用することができます。

$ python -mtimeit -s "import numpy as np; a = np.random.uniform(0,1,size=(119,80))" "a[:,None,:]" 
    1000000 loops, best of 3: 1.39 usec per loop 

@Divakar: 
$ python -mtimeit -s "import numpy as np; a = np.random.uniform(0,1,size=(119,80))" "a[:,np.newaxis,:]" 
    1000000 loops, best of 3: 1.45 usec per loop 

Answer 2

あなたが理解しているように、このようなものが必要です

import numpy as np 

a = np.arange(22).reshape(11,2) 
b = a.reshape(11,1,2).swapaxes(0,2) 

print a 
print b 

[[ 0 1] 
[ 2 3] 
[ 4 5] 
[ 6 7] 
[ 8 9] 
[10 11] 
[12 13] 
[14 15] 
[16 17] 
[18 19] 
[20 21]] 
[[[ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20]] 

[[ 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21]]]