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python:使用np.vectorize和np.meshgrid获得数组的节列表-误解

numpy-slicing mapping multidimensional-array numpy python

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sun0727 · 技术社区 · 6 年前

使用后数组有问题 np.vectorize 和 np.meshgrid

下面是我的终端的结果

我怎么得到的

def test_func(x, y):
    """
    some calc here:
    arr = np.linspace(1,100, num=y)
    res = another_func(x, arr) 
    return np.sum(res, axis=-1)

    """

    return # (2,2)-np.ndarray

X = np.array([1, 2, 3, 4])
Y = np.array([1, 2, 3])

X, Y = np.meshgrid(X, Y)

# res = test_func(X, Y) ---> TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

func = np.vectorize(test_func, otypes=[object])

res = func(X, Y)

会有什么期待

使用(x,y)调用函数后,获取(2,2)-数组
在用序列(x,y)调用函数之后,获取多维数组
结合数组中的第一个元素对结果进行切片
三维绘图(X,Y,结果)

res = \
[[array([[1, 2],
         [3, 4]]),
  array([[11, 12],
         [13, 14]]),
  array([[111, 122],
         [133, 144]]),
  array([[1111, 1222],
         [1333, 1444]])],
 [array([[1, 2],
         [3, 4]]),
  array([[11, 12],
         [13, 14]]),
  array([[111, 122],
         [133, 144]]),
  array([[1111, 1222],
         [1333, 1444]])],
 [array([[1, 2],
         [3, 4]]),
  array([[11, 12],
         [13, 14]]),
  array([[111, 122],
         [133, 144]]),
  array([[1111, 1222],
         [1333, 1444]])]]

    type <class 'numpy.ndarray'>
    shape (3, 4)

切片后得到
资源=
[[11 11 1111],
[1111111],
[1111111]]

然后 plot_3d(X,Y,res)

问题

为什么 res 是数组吗?它看起来像一个数组列表。

我试着用 np.array(res) ->不更改任何内容,与图形、形状(3、4)相同

np.array(res.tolst()) ->np.ndarray带形状(3、4、2、2)

1 回复 | 直到 6 年前

Luca Cappelletti 6 年前

为什么不切?

一个 numpy.meshgrid 返回A 列表属于 numpy.ndarray 是的。

例子

假设您要从以下内容创建网格网格 x 和 y 以下内容:

x = np.random.randint(10, size=(5))
y = np.random.randint(10, size=(5))
meshgrid = np.meshgrid(x,y)

你会得到这样的东西:

[array([[7, 1, 1, 0, 0],
        [7, 1, 1, 0, 0],
        [7, 1, 1, 0, 0],
        [7, 1, 1, 0, 0],
        [7, 1, 1, 0, 0]]), array([[0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0],
        [3, 3, 3, 3, 3],
        [2, 2, 2, 2, 2],
        [7, 7, 7, 7, 7]])]

但那是一个列表,列表没有属性形状( AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape' )中。

那怎么切呢?

如果需要将列表分割为numpy矩阵,请将其转换为numpy数组:

numpy_meshgrid = np.array(meshgrid)

很可能是你 func 函数还需要转换为 新德里 是的。

现在你可以随心所欲地切割了:

array= np.random.randint(10, size=(3, 4, 2, 2))
slice = array[:,:,0,0]

结果是:

array([[6, 7, 5, 3],
   [1, 6, 0, 5],
   [4, 5, 6, 9]])