Python 将二维数组或矩阵变为三维

引言

之前，我们已经介绍过了 Python 将一维数组或矩阵变为三维。然而，很多时候，我们也需要对二维矩阵进行操作，这里特来介绍一下如何将二维矩阵扩展为三维。

阅读这一篇前推荐优先阅读 np.concatenate()函数。

正文

基础

import numpy as np

sampling_poin服务器托管网ts = 10001

arr = np.array([[1, 2],
     服务器托管网           [3, 4]])
arr_3D = arr.reshape(1, 2, 2)
print(arr_3D)
"""
result:
[[[1 2]
  [3 4]]]
"""

采用 reshape 方法我们依然可以做到这一点。

reshape 方法扩展数组或者说矩阵维度几乎是万能的。

拓展

然而做到这一步还不够，如果我们此时有两个一维数组，我们如何将它们组合起来扩展为三维数组呢，这里，我们期望一维数组的元素排列方向朝向 z 轴。我们的想法是先将两个一维数组均扩展为三维的，然后再将它们连接起来。

import numpy as np

sampling_points = 10001

arr1 = np.array([1, 2])
arr2 = np.array([3, 4])

arr1_3D = arr1.reshape(-1, 1, 1)
arr2_3D = arr2.reshape(-1, 1, 1)

result = np.concatenate((arr1_3D, arr2_3D), axis=2)

print(result)
"""
result:
[[[1 3]]

 [[2 4]]]
"""

可以看到，至此，我们得到了我们想要的结果。

如果大家觉得有用，就请点个赞吧~

服务器托管，北京服务器托管，服务器租用 http://www.fwqtg.net

相关推荐: 汽车标定技术(十七)–Bypass的前世今生

目录 1.Bypass的诞生 2.Bypass的发扬光大 2.1 基于XCP的Bypassing 2.2 基于Debug的Bypass 2.3 小结 3.Bypass的实际应用 1.Bypass的诞生 下图我相信只要用过INCA的朋友都非常熟悉。 这是远古时期…