循环 numpy 数组时返回具有相同维度的子数组

Question

考虑以下方便的循环习惯用法。

import numpy

print "shape of"
x = numpy.array([['a', 'b'], ['c', 'd']])
print x
print "is", x.shape
for row in x:
    print "shape of", row, "is", row.shape

这给出了

shape of
[['a' 'b']
 ['c' 'd']]
is (2, 2)
shape of ['a' 'b'] is (2,)
shape of ['c' 'd'] is (2,)

我的问题是，在这种情况下，可以在返回形状为 (2,1) 的数组时保留方便的 for row in x 习惯用法吗？谢谢。 将子数组的形状从 (2,) 转换为 (2,0) 的函数就可以了。例如

for row in x:
    print "shape of", somefunc(row), "is", row.shape

返回

shape of ['a' 'b'] is (2,1)

Answer 1

我不明白为什么你会想要这样，但你可以尝试一下：

for row in x:
    print "shape of", row, "is", numpy.reshape(row, (1, row.size)).shape

在我看来，一维数组更容易处理。因此，将其重塑为“一维矩阵”对我来说没有多大意义。

Answer 2

您可以使用 numpy.expand_dim 增加任意 numpy 数组的排名：

In [7]: x=np.array([1,2,3,4])

In [8]: x.shape
Out[8]: (4,)

In [9]: np.expand_dims(x,axis=-1).shape
Out[9]: (4, 1)