好的,这里是给定的数据; 形状有三个 numpy 数组: (一, 4, 2(, (一, 4, 3(, (一, 4, 2( i 在它们之间共享,但可变。 dtype 是 float32 表示所有内容。 目标是按特定顺序交织它们。让我们看一下这些数组在索引 0 处的数据:
[[-208. -16.]
[-192. -16.]
[-192. 0.]
[-208. 0.]]
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
[[ 0.49609375 0.984375 ]
[ 0.25390625 0.984375 ]
[ 0.25390625 0.015625 ]
[ 0.49609375 0.015625 ]]
在这种情况下,串联的目标数组将如下所示:
[-208, -16, 1, 1, 1, 0.496, 0.984, -192, -16, 1, 1, 1, ...]
然后继续索引 1。
我不知道如何实现这一点,因为连接函数只是一直告诉我形状不匹配。目标数组的形状并不重要,只是它的内存视图必须按照给定的顺序上传到 GPU 着色器。
编辑:我可以用一些python for loops来实现这一点,但是性能影响将是这个程序的一个问题。
使用np.dstack
并用np.ravel()
展平 -
np.dstack((a,b,c)).ravel()
现在,np.dstack
基本上是沿着第三个轴堆叠的。所以,或者我们也可以沿该轴使用np.concatenate
,就像这样——
np.concatenate((a,b,c),axis=2).ravel()
示例运行 -
1( 设置输入数组:
In [613]: np.random.seed(1234)
...: n = 3
...: m = 2
...: a = np.random.randint(0,9,(n,m,2))
...: b = np.random.randint(11,99,(n,m,2))
...: c = np.random.randint(101,999,(n,m,2))
...:
2( 检查输入值:
In [614]: a
Out[614]:
array([[[3, 6],
[5, 4]],
[[8, 1],
[7, 6]],
[[8, 0],
[5, 0]]])
In [615]: b
Out[615]:
array([[[84, 58],
[61, 87]],
[[48, 45],
[49, 78]],
[[22, 11],
[86, 91]]])
In [616]: c
Out[616]:
array([[[104, 359],
[376, 560]],
[[472, 720],
[566, 115]],
[[344, 556],
[929, 591]]])
3( 输出 :
In [617]: np.dstack((a,b,c)).ravel()
Out[617]:
array([ 3, 6, 84, 58, 104, 359, 5, 4, 61, 87, 376, 560, 8,
1, 48, 45, 472, 720, 7, 6, 49, 78, 566, 115, 8, 0,
22, 11, 344, 556, 5, 0, 86, 91, 929, 591])
我要做的是:
np.hstack([a, b, c]).flatten()
假设 a、b、c 是三个数组