Python 将三维阵列添加到4D阵列

我的目标是拥有一个4D数组，其中第四维中的每个“值”k对应于第k个3D张量。我尝试了很多方法，但总是得到“所有的输入数组必须具有相同的维数”

有一个函数返回一个新但不同的数组（总是大小相同，例如3000x100x500），我希望最终输出是3000x100x500xk*n数组，其中n是退出while循环所需的重复次数。这就是我到目前为止所做的：

tensors = []
K = 20 #arbitrary value
while error > threshold: #arbitrary constraint 
    for _ in range(K): 
        new_tensor = function(var)
        stack = [tensors, new_tensor]
        tensors = np.concatenate([t[np.newaxis] for t in stack])

---

提前感谢您收集列表中的阵列：

In [54]: tensors = []
In [55]: for i in range(3):
    ...:     arr = np.ones((2,4))*i
    ...:     tensors.append(arr)
    ...: tensors

Out[55]: 
[array([[0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]]), array([[1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.]]), array([[2., 2., 2., 2.],
        [2., 2., 2., 2.]])]

如果我按照您的描述进行操作，您希望在新的最终轴上加入阵列：

In [56]: np.stack(tensors, axis=2)
Out[56]: 
array([[[0., 1., 2.],
        [0., 1., 2.],
        [0., 1., 2.],
        [0., 1., 2.]],

       [[0., 1., 2.],
        [0., 1., 2.],
        [0., 1., 2.],
        [0., 1., 2.]]])
In [57]: _.shape
Out[57]: (2, 4, 3)

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轴为0的

np.stack

与

np.array

的行为相同，将它们连接到一个新的初始轴上<代码>np。连接可用于连接现有轴。（

stack

使用

concatenate

，只需先为每个数组添加一个新维度。

最好将数组收集到一个列表中，然后进行一次连接。

np.stack

是一个方便的工具，可以将它们连接到一个新的轴上。哈哈，我意识到我不需要在while循环之后再对数组进行堆栈/组合。这使得它成为了一个新的工具艾菲尔，再次谢谢你