Python Numpy，如何将二维数组转换为三维数组（通过将列分组为2列表）

例如

转换前

array([[0, 0, 0],
       [0, 1, 1],
       [1, 0, 1],
       [1, 1, 0]])

array([[[0, 0], [0]],
       [[0, 1], [1]],
       [[1, 0], [1]],
       [[1, 1], [0]]])

转换后

array([[0, 0, 0],
       [0, 1, 1],
       [1, 0, 1],
       [1, 1, 0]])

array([[[0, 0], [0]],
       [[0, 1], [1]],
       [[1, 0], [1]],
       [[1, 1], [0]]])

---

我通过循环行并将每一行（例如[0,0,0]）分为两个列表（例如[0,0]，[0]）来实现。有任何numpy样式的快捷方式吗？

我想你可以做一些奇特的numpy索引：

>>> a=np.arange(12).reshape(4,3)
>>> a
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11]])
>>> b=np.array([a[:,0:2].tolist(),a[:,2:3].tolist()])
>>> b
array([[[0, 1], [3, 4], [6, 7], [9, 10]],
       [[2], [5], [8], [11]]], dtype=object)
>>> b[0][0][0],b[0][0][1],b[1][0][0]
(0, 1, 2)

添加

.tolist（）

将复制

a

或者，如果希望

b

中的对象保持对

a

的引用或视图：

>>> b=np.array([a[:,0:2],a[:,2:3]])
>>> b
array([[[0 1], [3 4], [6 7], [ 9 10]],
       [[2], [5], [8], [11]]], dtype=object)
>>> b[0][0][0],b[0][0][1],b[1][0][0]
(0, 1, 2)

当

a

执行以下操作时，

b

将发生变化：

>>> a[0][0]=23
>>> a
array([[23,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11]])
>>> b
array([[[23  1], [3 4], [6 7], [ 9 10]],
       [[2], [5], [8], [11]]], dtype=object)
>>> b[0][0].flags['OWNDATA']
False

---

注意，您的第二个数组不再是

dtype=np.int

，因为列大小不均匀，它变成了

dtype=object

，这就是您想要的吗？@jamylak是的，您是对的，第二个数组的dtype是object，它在我的程序中工作没有错误，但我也对它的dtype感到困惑。这个结构基本上就是我想要的，你真的需要这样的一个对象吗，或者有其他的解决方案吗？例如，看一看切片（假设

x

是您的数组）：

x[：，0:2]，x[：，2]

谢谢@WoLpH，实际上我不需要它作为对象。我只是打算这样处理它以备以后使用，现在我想我应该将它保留为2d数组，并在使用时对其进行切片