Python将列表重塑为ndim数组答案

【问题标题】：Python reshape list to ndim arrayPython将列表重塑为ndim数组
【发布时间】：2016-05-27 17:18:56
【问题描述】：

您好，我有一个长度为 2800 的平面列表，它包含 28 个变量中的每一个的 100 个结果：下面是 2 个变量的 4 个结果的示例

[0,
 0,
 1,
 1,
 2,
 2,
 3,
 3]

我想将列表重塑为一个数组 (2,4)，以便每个变量的结果都在一个元素中。

[[0,1,2,3],
 [0,1,2,3]]

【问题讨论】：

您提供的示例不一致：（1）您无法将具有 8 个元素的列表重塑为 2x2 数组。 (2) np.shape = (28, 100) 应该做什么？

标签： python numpy reshape

【解决方案1】：

您可以考虑从扁平的原始列表/数组中逐行填充新形状（最后一个维度变化最快）。

一个简单的解决方案是将列表整形为 (100, 28) 数组，然后对其进行转置：

x = np.reshape(list_data, (100, 28)).T

关于更新示例的更新：

np.reshape([0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], (4, 2)).T
# array([[0, 1, 2, 3],
#        [0, 1, 2, 3]])

np.reshape([0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], (2, 4))
# array([[0, 0, 1, 1],
#        [2, 2, 3, 3]])

【讨论】：

我使用了这个解决方案，但是当列表的大小不是列数的倍数时遇到了问题。我的解决方案是在列表中添加空项，使用“+”进行列表连接。为了计算要添加的元素数量，我做了newlist = list+(c-N%c)*[""]，其中c 是列数，N 是列表的长度。对于数字（同构）数组，您可以使用 ["0"] 而不是 [""]。
@HugoCavalcante 对于c - N%c，如果列表大小是列号的精确倍数，它将添加一整行。您可以改用(-N)%c 来避免这种情况。

【解决方案2】：

一步一步：

# import numpy library
import numpy as np
# create list
my_list = [0,0,1,1,2,2,3,3]
# convert list to numpy array
np_array=np.asarray(my_list)
# reshape array into 4 rows x 2 columns, and transpose the result
reshaped_array = np_array.reshape(4, 2).T 

#check the result
reshaped_array
array([[0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 3]])

【讨论】：

【解决方案3】：

上面的答案很好。添加我使用的案例。只是如果您不想使用 numpy 并将其保留为列表而不更改内容。

您可以运行一个小循环并将尺寸从 1xN 更改为 Nx1。

    tmp=[]
    for b in bus:
        tmp.append([b])
    bus=tmp

如果数字很大，它可能效率不高。但它适用于一小组数字。谢谢

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以使用order 参数指定轴的解释顺序：

np.reshape(arr, (2, -1), order='F')

【讨论】：