Python 如何使二维numpy阵列成为三维阵列？

我有一个具有形状（x，y）的二维阵列，我想将其转换为具有形状（x，y，1）的三维阵列。有没有一种很好的Pythonic方法可以做到这一点？

除了其他答案之外，您还可以使用切片：

import numpy as np

a= np.eye(3)
print a.shape
b = a.reshape(3,3,1)
print b.shape

甚至这个（可以处理任意数量的维度）：

---

希望这个功能能帮助你把二维数组转换成三维数组

Args:
  x: 2darray, (n_time, n_in)
  agg_num: int, number of frames to concatenate. 
  hop: int, number of hop frames. 

Returns:
  3darray, (n_blocks, agg_num, n_in)


def d_2d_to_3d(x, agg_num, hop):

    # Pad to at least one block. 
    len_x, n_in = x.shape
    if (len_x < agg_num): #not in get_matrix_data
        x = np.concatenate((x, np.zeros((agg_num - len_x, n_in))))

    # main 2d to 3d. 
    len_x = len(x)
    i1 = 0
    x3d = []
    while (i1 + agg_num <= len_x):
        x3d.append(x[i1 : i1 + agg_num])
        i1 += hop

    return np.array(x3d)

Args:
x:2darray（n_时间，n_英寸）
agg_num:int，要连接的帧数。
跃点：int，跃点帧数。
返回：
3darray，（n_块，聚集数，n_英寸）
def d_2d_至_3d（x，聚集数，跃点）：
#将焊盘焊到至少一个块上。
len_x，n_in=x.形状
如果（len_x如果只想在（x，y，1）中添加第三个轴（x，y），那么（i1+agg_num），Numpy允许您使用
dstack
命令轻松完成此操作

import numpy as np
a = np.eye(3) # your matrix here
b = np.dstack(a).T

您需要将其转置（
.T
）以将其转换为所需的（x，y，1）格式。
您可以通过重塑来完成此操作

例如，如果有一个形状为35 x 750（二维）的阵列，则可以使用A.Reformate（35、25、30）将形状更改为35 x 25 x 30（三维）

更多信息请参阅文档
简单的方法，以及一些数学知识

首先，您知道数组元素的数量，比如说100
然后在以下3个步骤上设置100：

25*2*2=100

或：4*5*5=100

import numpy as np
D = np.arange(100)
# change to 3d by division of 100 for 3 steps 100 = 25 * 2 * 2
D3 = D.reshape(2,2,25) # 25*2*2 = 100

另一种方式：

another_3D = D.reshape(4,5,5)
print(another_3D.ndim)

至4D：

D4 = D.reshape(2,2,5,5)
print(D4.ndim)

谢谢，我使用了A=A.reshope（A.shape+（1，））如果你愿意修改
A
，你可以简单地分配给shape属性：
A.shape=A.shape+（1，）
，甚至
A.shape+=1，
。假设我有一个3D[1000,10,5]数组，并且我想将它转换成带有shape[1000,50]的2D就像连接第二个和第三个初始维度一样。在这种情况下，
order='F'
可以吗？@serafeim，当然可以。谢谢。我注意到理想的结果是在
np.reformate
中使用
order='F'
时。如果未指定
order='F'
，则在我的案例中，在旁注上的输出是错误的，
numpy.newaxis
Is just
None
newaxis
对于可读性来说是“just”。它相当于just do
b=a[…，None]
（省略号还允许它用于N维数组，而不仅仅是2D数组。）没错。出于某种原因，我觉得
newaxis
是
None
只是一个实现细节（因此可能会在将来进行更改），但它看起来是明确记录的。假设您希望第三个轴不是1？例如，如何使用
b将
a
转换为
b
。形状=（6,8,3）
？@Gathide:那要看情况。你的旧数组中有
6*8=48
个数字。新数组中有
6*8*3=144
个数字。你想如何将原来的48个数字映射到你的新数组中？沿第三个轴重复？在这种情况下，大多数情况下你不需要重复：保持形状
（6,8,1）
并利用NumPy的广播能力。但如果你真的需要shape
（6,8,3）
，请查看
np.tile
和
np.broadcast\u to
@Gathide，正如马克·迪金森所说，你可以用
np.broadcast\u
像
b=np.broadcast\u to（a[…，np.newaxis]，（6,8,3））
。
import numpy as np
a = np.eye(3) # your matrix here
b = np.dstack(a).T

import numpy as np
D = np.arange(100)
# change to 3d by division of 100 for 3 steps 100 = 25 * 2 * 2
D3 = D.reshape(2,2,25) # 25*2*2 = 100

another_3D = D.reshape(4,5,5)
print(another_3D.ndim)

D4 = D.reshape(2,2,5,5)
print(D4.ndim)