numpy附加3D向量而无需展平 [英] Numpy append 3D vectors without flattening

问题描述

l具有以下向量

video_132.shape
Out[64]: (64, 3)

我要为其添加三个值的新3D矢量

that l would to add to it a new 3D vector of three values

video_146[1][146][45]

如此

video_146[1][146][45].shape
Out[68]: (3,)

和

video_146[1][146][45]
Out[69]: array([217, 207, 198], dtype=uint8)

我何时执行以下操作

np.append(video_132,video_146[1][146][45])

我应该得到

video_132.shape
Out[64]: (65, 3) # originally (64,3)

但是我得到了:

Out[67]: (195,) # 64*3+3=195

似乎使向量变平了

如何通过保留3D结构进行附加?

How can l do the append by preserving the 3D structure ?

推荐答案

为简便起见，我们将video_132-> a和video_146[1][146][45]-> b重命名.特定的值并不重要，所以可以说

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,))

然后我们可以使用以下方法将b附加到a:

Then we can append b to a using:

In [84]: np.concatenate([a, b[None, :]]).shape
Out[84]: (65, 3)

由于 np.concatenate 返回了一个新的数组，将其返回值重新分配给a以便将b追加到a:

a = np.concatenate([a, b[None, :]])

这篇关于numpy附加3D向量而无需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IT屋！