带有1列的Numpy重塑1d至2d数组

德夫沙克

numpy所得到的阵列的尺寸在运行时间而变化。一维数组和具有一列的二维数组之间经常会混淆。在一种情况下,我可以遍历列,而在另一种情况下,我不能。

您如何优雅地解决该问题?为了避免用if检查维度的语句乱七八糟的代码,我使用以下函数:

def reshape_to_vect(ar):
    if len(ar.shape) == 1:
      return ar.reshape(ar.shape[0],1)
    return ar

然而,这感觉不雅且昂贵。有更好的解决方案吗?

迪卡卡

你可以做-

ar.reshape(ar.shape[0],-1)

reshape:的第二个输入要-1考虑第二个轴的元素数量。因此,对于2D输入情况,它没有变化。对于1D输入情况,由于创建了一个2D数组,其中所有元素都被推到第一个轴上,原因是ar.shape[0],这是元素的总数。

样品运行

一维保护套:

In [87]: ar
Out[87]: array([ 0.80203158,  0.25762844,  0.67039516,  0.31021513,  0.80701097])

In [88]: ar.reshape(ar.shape[0],-1)
Out[88]: 
array([[ 0.80203158],
       [ 0.25762844],
       [ 0.67039516],
       [ 0.31021513],
       [ 0.80701097]])

2D外壳:

In [82]: ar
Out[82]: 
array([[ 0.37684126,  0.16973899,  0.82157815,  0.38958523],
       [ 0.39728524,  0.03952238,  0.04153052,  0.82009233],
       [ 0.38748174,  0.51377738,  0.40365096,  0.74823535]])

In [83]: ar.reshape(ar.shape[0],-1)
Out[83]: 
array([[ 0.37684126,  0.16973899,  0.82157815,  0.38958523],
       [ 0.39728524,  0.03952238,  0.04153052,  0.82009233],
       [ 0.38748174,  0.51377738,  0.40365096,  0.74823535]])

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