Как определить многомерные массивы в python?

в MATLAB есть простой способ определить многомерные массивы, например 

A(:,:,1) = [1,2,3; 4,5,6];
A(:,:,2) = [7,8,9; 10,11,12];

>> A

 A(:,:,1) =

 1     2     3
 4     5     6


 A(:,:,2) =

 7     8     9
 10    11    12

где первые два индекса соответственно, для строк и столбцов I-й матрицы (или страницы, см. рисунок ниже), хранящихся в A;

enter image description here

кто-нибудь знает, как я могу определить ту же структуру в python?

7
arrays matlab matrix multidimensional-array python

3 ответов

с индексированием NumPy похож на MATLAB

 import numpy as np
 A=np.empty((2,3,3))
 A.shape
 #(2L, 3L, 3L)
 A[0,1,2] # element at index 0,1,2
 #0.0
 A[0,:,:] # 3x3 slice at index 0
 #array([[ 0.,  0.,  0.],
 #       [ 0.,  0.,  0.],
 #       [ 0.,  0.,  0.]])
 A[1,1,:] # 1-D array of length 3
 #array([ 0.,  0.,  0.]
9

A чистом Python способ сделать это с помощью списка списков (или в этом случае список списков). Вы можете инициализировать его с помощью понимания списка. Например:

w = 4 #width
h = 3 #height
d = 3 #depth

data = [[[0]*h for _ in range(w)] for _ in range(d)]

или если вы хотите заполнить тензора с кортежами, как на рисунке:

data = [[[(i+1,j+1,k+1) for k in range(h)] for j in range(w)] for i in range(d)]

это инициализирует d x w x h "матрица" заполняется нулями.

вы можете получить доступ к (i,j,k)-й элемент с:

data[i][j][k]

тем не менее есть библиотеки, такие как включает в себя которые имеют поддержку векторов, матриц, тензоров и т. д.

8

Если вы используете включает в себя то есть много способов. Один из способов-инициализировать все нули или, как в вашем обновленном примере, вы также можете заполнить диапазон, а затем reshape.

import numpy as np

a = np.arange(48, dtype=np.int64).reshape((3, 4, 4))
# or 
b = np.zeros((3, 4, 4), dtype=np.int64)
2