Python numpy.atleast_3d()用法及代码示例

当我们要将输入转换为至少具有三维的数组时，将使用numpy.atleast_3d()函数。标量，一维和二维输入将转换为3维数组，而高维输入将保留。

输入包括标量，列表，元组列表，元组，元组元组，列表元组和ndarray。

用法： numpy.atleast_3d(*arrays)

参数：
arrays1，arrays2，...：[数组]一个或多个array-like序列。非数组输入将转换为数组。保留已经具有三个或三个以上维度的数组。

Return :一个数组或数组列表，每个数组或数组的arr.ndim> =3。在可能的情况下，避免使用副本，并返回具有三个或更多个维度的视图。例如，形状(N，)的一维数组成为形状(1，N，1)的视图，形状(M，N)的2维数组成为形状(M，N，的视图) 1)。

代码1：工作

# Python program explaining 
# numpy.atleast_3d() function 
   
import numpy as geek 
in_num = 10
   
print ("Input  number:", in_num) 
    
     
out_arr = geek.atleast_3d(in_num) 
print ("output 3d array from input number:", out_arr)

输出：

Input  number: 10
output 3d array from input number: [[[10]]]

代码2：工作

# Python program explaining 
# numpy.atleast_3d() function 
  
import numpy as geek 
  
my_list = [[2, 6, 10],  
          [8, 12, 16]] 
   
print ("Input  list:", my_list) 
    
out_arr = geek.atleast_3d(my_list)  
print ("output array:", out_arr)

输出：

Input  list: [[2, 6, 10], [8, 12, 16]]
output array: [[[ 2]
  [ 6]
  [10]]

 [[ 8]
  [12]
  [16]]]

代码3：工作

# Python program explaining 
# numpy.atleast_3d() function 
# when inputs are in high dimension 
  
import numpy as geek 
  
in_arr = geek.arange(16).reshape(1, 4, 4) 
print ("Input  array:\n ", in_arr) 
  
out_arr = geek.atleast_3d(in_arr) 
print ("output  array:\n ", out_arr) 
print(in_arr is out_arr)

输出：

Input  array:
  [[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]
  [12 13 14 15]]]
output  array:
  [[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]
  [12 13 14 15]]]
True

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自jana_sayantan大神的英文原创作品 numpy.atleast_3d() in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。