Python 是否将3-Dim转换为2-Dim和ajust类？ 数据：

我有一个大小为（2200、1000、12）的数组。第一个值（2200）是索引，每个索引中有1000条记录

我有另一个大小为（2200）的类数组。这里的每个变量表示每个索引中1000条记录的标签

我想： 在第一个数组中，如何将所有内容组合在一起，以从三维转换为二维

如何将每个类变量放入1000条记录中

预期结果： 数据帧大小（2200000,13）

2200000是2200索引中1000条记录的总和。第13列将是与类的连接，其中类的每个变量将重复一千次以保持相同的行数。

这是否有助于您：

array = array.reshape(2200000,13)

这是否有助于您：

array = array.reshape(2200000,13)

---

让我们首先导入必要的模块并生成模拟数据：

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
M=2200
N=1000
P=12
数据=np.random.rand（M，N，P）
等级=np.arange（M）

如何将三维转换为二维

data.重塑（M*N，P）

如何将每个类变量放入1000条记录中

np.重复（类，N）

期望结果：数据帧大小（2200000,13）

arr=np.hstack（[data.reformate（M*N，P），np.repeat（classes，N）[：，None]]
df=pd.数据帧（arr）
打印（df）

上述代码输出：

0        0.371495  0.598211  0.038224  ...  0.777405  0.193472     0.0
1        0.356371  0.636690  0.841467  ...  0.403570  0.330145     0.0
2        0.793879  0.008617  0.701122  ...  0.021139  0.514559     0.0
3        0.318618  0.798823  0.844345  ...  0.931606  0.467469     0.0
4        0.307109  0.076505  0.865164  ...  0.809495  0.914563     0.0
...           ...       ...       ...  ...       ...       ...     ...
2199995  0.215133  0.239560  0.477092  ...  0.050997  0.727986  2199.0
2199996  0.249206  0.881694  0.985973  ...  0.897410  0.564516  2199.0
2199997  0.378455  0.697581  0.016306  ...  0.985966  0.638413  2199.0
2199998  0.233829  0.158274  0.478611  ...  0.825343  0.215944  2199.0
2199999  0.351320  0.980258  0.677298  ...  0.791046  0.736788  2199.0

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让我们首先导入必要的模块并生成模拟数据：

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
M=2200
N=1000
P=12
数据=np.random.rand（M，N，P）
等级=np.arange（M）

如何将三维转换为二维

data.重塑（M*N，P）

如何将每个类变量放入1000条记录中

np.重复（类，N）

期望结果：数据帧大小（2200000,13）

arr=np.hstack（[data.reformate（M*N，P），np.repeat（classes，N）[：，None]]
df=pd.数据帧（arr）
打印（df）

上述代码输出：

0        0.371495  0.598211  0.038224  ...  0.777405  0.193472     0.0
1        0.356371  0.636690  0.841467  ...  0.403570  0.330145     0.0
2        0.793879  0.008617  0.701122  ...  0.021139  0.514559     0.0
3        0.318618  0.798823  0.844345  ...  0.931606  0.467469     0.0
4        0.307109  0.076505  0.865164  ...  0.809495  0.914563     0.0
...           ...       ...       ...  ...       ...       ...     ...
2199995  0.215133  0.239560  0.477092  ...  0.050997  0.727986  2199.0
2199996  0.249206  0.881694  0.985973  ...  0.897410  0.564516  2199.0
2199997  0.378455  0.697581  0.016306  ...  0.985966  0.638413  2199.0
2199998  0.233829  0.158274  0.478611  ...  0.825343  0.215944  2199.0
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