本文介绍了Numpy 附加 3D 向量而不展平的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我有以下向量
video_132.shape
Out[64]: (64, 3)
我会添加一个包含三个值的新 3D 向量
that l would to add to it a new 3D vector of three values
video_146[1][146][45]
这样
video_146[1][146][45].shape
Out[68]: (3,)
和
video_146[1][146][45]
Out[69]: array([217, 207, 198], dtype=uint8)
当我执行以下操作时
np.append(video_132,video_146[1][146][45])
我应该得到
video_132.shape
Out[64]: (65, 3) # originally (64,3)
但是我得到:
Out[67]: (195,) # 64*3+3=195
好像把向量变平了
如何通过保留 3D 结构来进行追加?
How can l do the append by preserving the 3D structure ?
推荐答案
为了简单起见，让我们重命名 video_132 --> a 和 video_146[1][146][45] --> b.特定的值并不重要，所以让我们说
For visual simplicity let's rename video_132 --> a, and video_146[1][146][45] --> b. The particular values aren't important so let's say
In [82]: a = np.zeros((64, 3))
In [83]: b = np.ones((3,))
然后我们可以将 b 附加到 a 使用:
Then we can append b to a using:
In [84]: np.concatenate([a, b[None, :]]).shape
Out[84]: (65, 3)
由于 np.concatenate 返回一个新数组，将其返回值重新分配给 a 以追加"b 到 a:
Since np.concatenate returns a new array, reassign its return value to a to "append" b to a:
a = np.concatenate([a, b[None, :]])
这篇关于Numpy 附加 3D 向量而不展平的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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