python - 将二维数组列表转换为三维数组，沿 "fast"轴添加元素

Question

我有一个二维 numpy 数组列表。作为测试，请考虑以下列表:

lst = [np.arange(10).reshape(5,2)]*10

现在我可以通过以下方式获取特定数据元素:

lst[k][j,i]

我想将其转换为一个 numpy 数组，以便我可以对其进行索引:

array[k,j,i]

即，形状应为 (10, 5, 2)。

这似乎可行，但似乎完全没有必要:

z = np.empty((10,5,2))
for i,x in enumerate(z):
    x[:,:] = lst[i]

这些不起作用:

np.hstack(lst)
np.vstack(lst)
np.dstack(lst)  #this is closest, but gives wrong shape (5, 2, 10)

我想我可以将 np.dstack 与 np.rollaxis 配对，但同样，这似乎不太正确......

有没有用 numpy 做这个的好方法？

我看过this very related post , 但我似乎不太明白。

Answer 1

这应该只需调用数组构造函数即可工作，即 np.array(lst)。

>>> l = [np.arange(10).reshape((5,2)) for i in range(10)]
>>> np.array(l).shape
(10, 5, 2)