python – numpy.concatenate多维数组

发布时间：2020-12-20 13:32:23 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我正在寻找一种算法,将给定数量的多维数组(每个相同的形状)合并到给定的比例(x,y,z). 例如,具有形状(128,128,128)的4个阵列和形状(128,512)的阵列的比例(1,1,4). 或2个阵列形状(64,64,64)和比例(1,2,1)到形状的阵列(64,64) 我知道如何使用np.concatenate手动

我正在寻找一种算法,将给定数量的多维数组(每个相同的形状)合并到给定的比例(x,y,z).

例如,具有形状(128,128,128)的4个阵列和形状(128,512)的阵列的比例(1,1,4).
或2个阵列形状(64,64,64)和比例(1,2,1)到形状的阵列(64,64)

我知道如何使用np.concatenate手动完成它,但我需要一个通用的算法来做到这一点. (np.reshape不起作用 – 这会弄乱订单)

编辑：比例可能是(1,3),那么有必要比较框的left_edge,知道放置它的位置.每个数组都有一个对应的块,其属性为left_edge(xmin,ymin,zmin).我可以用if条件解决这个问题吗？

解决方法

如果您的比例始终是一维的(即仅在一个维度上连接),您可以使用：

arrays = [...]
proportion = (1,4)

np.concatenate(arrays,axis=next(i for i,p in enumerate(proportion) if p>1))

否则你必须解释如何处理比例=(1,3)

（编辑：李大同）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!