Python numpy ma.atleast_3d用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.ma.atleast_3d 的用法。

用法:

ma.atleast_3d(*args, **kwargs) = <numpy.ma.extras._fromnxfunction_allargs object>

将输入视为至少具有三个维度的数组。

参数：

arys1, arys2, …： array_like

一个或多个类似数组的序列。非数组输入将转换为数组。已经具有三个或更多维度的数组将被保留。

返回：

res1, res2, …： ndarray

一个数组或数组列表，每个都带有 a.ndim >= 3 。尽可能避免复制，并返回具有三个或更多维度的视图。例如，形状 (N,) 的一维数组变成形状 (1, N, 1) 的视图，形状 (M, N) 的二维数组变成形状 (M, N, 1) 的视图。

注意：

该函数适用于 _data 和 _mask(如果有)。

例子：

>>> np.atleast_3d(3.0)
array([[[3.]]])

>>> x = np.arange(3.0)
>>> np.atleast_3d(x).shape
(1, 3, 1)

>>> x = np.arange(12.0).reshape(4,3)
>>> np.atleast_3d(x).shape
(4, 3, 1)
>>> np.atleast_3d(x).base is x.base  # x is a reshape, so not base itself
True

>>> for arr in np.atleast_3d([1, 2], [[1, 2]], [[[1, 2]]]):
...     print(arr, arr.shape) 
...
[[[1]
  [2]]] (1, 2, 1)
[[[1]
  [2]]] (1, 2, 1)
[[[1 2]]] (1, 1, 2)