मानचित्रण तत्व के लिहाज से एक NumPy अधिक आयाम

Question

मैं NxMx3, जहां तीन तत्वों का एक वेक्टर मूल प्रविष्टि की एक समारोह है करने के लिए NxM से एक numpy.array नक्शा चाहते की एक सरणी में सरणी जैसे numpy.vectorize आयामों को बदलने की अनुमति नहीं देते हैं। निश्चित रूप से, मैं शून्यों की एक सरणी बना सकता हूं और एक लूप (and it is what I am doing by now) बना सकता हूं, लेकिन यह न तो पाइथोनिक और न ही कुशल (पाइथन में प्रत्येक लूपिंग) के रूप में नहीं लगता है।

क्या प्रत्येक प्रविष्टि के लिए एक वेक्टर का उत्पादन, numpy.array पर एक तत्ववार ऑपरेशन करने का कोई बेहतर तरीका है?

Answer 1

अब जब कि मैं देख रहा हूँ अपने कोड, सबसे सरल गणितीय क्रियाओं के लिए आप numpy पाशन करते हैं कर सकते हैं, जिसे अक्सर वेक्टरलाइजेशन:

def complex_array_to_rgb(X, theme='dark', rmax=None): 
    '''Takes an array of complex number and converts it to an array of [r, g, b], 
    where phase gives hue and saturaton/value are given by the absolute value. 
    Especially for use with imshow for complex plots.''' 
    absmax = rmax or np.abs(X).max() 
    Y = np.zeros(X.shape + (3,), dtype='float') 
    Y[..., 0] = np.angle(X)/(2 * pi) % 1 
    if theme == 'light': 
     Y[..., 1] = np.clip(np.abs(X)/absmax, 0, 1) 
     Y[..., 2] = 1 
    elif theme == 'dark': 
     Y[..., 1] = 1 
     Y[..., 2] = np.clip(np.abs(X)/absmax, 0, 1) 
    Y = matplotlib.colors.hsv_to_rgb(Y) 
    return Y 

के रूप में जाना जाता है

यह कोड आपके से बहुत तेज़ चलना चाहिए।

Answer 2

अगर मैं आपकी समस्या को सही ढंग से समझ, मैं सुझाव है कि आप np.dstack का उपयोग करें:

Docstring: 
Stack arrays in sequence depth wise (along third axis). 

Takes a sequence of arrays and stack them along the third axis 
to make a single array. Rebuilds arrays divided by `dsplit`. 
This is a simple way to stack 2D arrays (images) into a single 
3D array for processing. 

---

In [1]: a = np.arange(9).reshape(3, 3) 

    In [2]: a 
    Out[2]: 
    array([[0, 1, 2], 
      [3, 4, 5], 
      [6, 7, 8]]) 

    In [3]: x, y, z = a*1, a*2, a*3 # in your case f1(a), f2(a), f3(a) 

    In [4]: np.dstack((x, y, z)) 
    Out[4]: 
    array([[[ 0, 0, 0], 
      [ 1, 2, 3], 
      [ 2, 4, 6]], 

      [[ 3, 6, 9], 
      [ 4, 8, 12], 
      [ 5, 10, 15]], 

      [[ 6, 12, 18], 
      [ 7, 14, 21], 
      [ 8, 16, 24]]])