Как архивировать 2D-массивы
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
У меня есть 2 идентичных 2D-массива, я пытаюсь сжать их по элементам. Это должно выглядеть так:
[[(1,1) (2,2), (3,3)]
[(4,4) (5,5) (6,6)]
[(7,7) (8,8) (9,9)]]
Я пробовал метод ниже, но это не сработало. Сначала сгладьте массивы, заархивируйте их, преобразуйте в список, затем преобразуйте в массив и измените его форму.
np.array(list(zip(np.ndarray.flatten(a),np.ndarray.flatten(b)))).reshape(a.shape)
Я получаю следующую ошибку
cannot reshape array of size 18 into shape (3,3)
Он обрабатывает элементы (1,1) (2,2) и т. д. конечного массива не как кортежи, а как отдельные элементы. Отсюда 18 элементов.
Этот вопрос был опубликован один раз, но я не нашел ответа, который сработал для меня.
@DanielF В идеале да. Но я могу справиться и с 3D-массивом.
Ответы 1
Не zip, используйте нативные функции numpy! Вам нужен dstack:
out = np.dstack([a, b])
Вывод:
array([[[1, 1],
[2, 2],
[3, 3]],
[[4, 4],
[5, 5],
[6, 6]],
[[7, 7],
[8, 8],
[9, 9]]])
np.dstack([a,b) дает мне 3D-массив. Я могу справиться с этим, но просто для удобства можно ли хранить элементы массива в виде кортежей, т.е. мне нужен элемент формы (1,1) с формой массива (3,3)? @mozway
Хранение в виде кортежей будет означать, что вы должны использовать object dtypes, а это означает, что вы не получите преимуществ от большинства векторизованных операций. Если вам очень нужно это сделать, воспользуйтесь этим рецептом.
Понятно, для меня нет смысла иметь это в виде кортежей, чем @mozway
Ndarray кортежей не будет более полезным, чем эквивалентный связанный список. numpy предназначен для математических вычислений, и вы не можете вычислять кортежи, не расшифровывая их изначально (несмотря на форматы комплексных чисел). Вместо этого вам нужен массив с конечным размером 2?