python - 如何使用 numpy 将数组拆分为不同维度的子数组？

Question

我必须将一个数组分为 3 个不同维度的子数组 w=(N,2)、b=(N,1)、v=(1,N)。它们之前已经用

连接起来

u= np.concatenate((b,w.flatten(),v),axis=None)

但现在我需要划分并得到原始的(w,b,v)。

我正在尝试使用 np.array_split 但不知道该怎么做。

Answer 1

我们可以通过以下方式单独获取这些信息:

b = u[:n].reshape(-1, 1)
v = u[-n:].reshape(1, -1)
w = u[n:-n].reshape(-1, 2)

这是有效的，因为 u 是一个具有 4×N 元素的向量，看起来像:

u = [ b<sub>00</sub>, b<sub>10</sub>, …, b<sub>n0</sub>,
      w<sub>00</sub>, w<sub>01</sub>, w<sub>10</sub>, w<sub>11</sub>, …, w<sub>n0</sub>, w<sub>n1</sub>,
      v<sub>00</sub>, v<sub>01</sub>, …, v<sub>0n</sub>]

因此，需要获取前 n 个元素、最后 n 个元素以及中间的元素。

例如对于n=5，我们可以随机生成三个数组:

>>> w
array([[ 1., -0.],
       [-1.,  2.],
       [ 0., -2.],
       [-1.,  1.],
       [-1., -1.]])
>>> b
array([[ 0.],
       [-1.],
       [-0.],
       [-1.],
       [-0.]])
>>> v
array([[-0., -0., -0., -0., -2.]])

那么u是:

>>> u
array([ 0., -1., -0., -1., -0.,  1., -0., -1.,  2.,  0., -2., -1.,  1.,
       -1., -1., -0., -0., -0., -0., -2.])

我们可以通过以下方式检索数据:

>>> u[:n].reshape(-1, 1)  # b
array([[ 0.],
       [-1.],
       [-0.],
       [-1.],
       [-0.]])
>>> u[-n:].reshape(1, -1)  # v
array([[-0., -0., -0., -0., -2.]])
>>> u[n:-n].reshape(-1, 2)  # w
array([[ 1., -0.],
       [-1.,  2.],
       [ 0., -2.],
       [-1.,  1.],
       [-1., -1.]])