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numpy中三维数组中加入元素后的位置详解

作者：经年不往　　发布时间：2021-02-28 10:25:14　

标签：numpy,三维数组,位置

今天做数据处理时，遇到了从三维数组中批量加入二维数组的需求。其中三维数组在深度学习的特征数据处理时经常会使用到，所以读者有必要对该小知识点做到清楚了解并掌握。现对三维数组中的元素位置结合代码做详细归纳总结，方便日后查阅和为网友答疑！

图示效果图：

numpy中三维数组中加入元素后的位置详解

直接贴代码：


def test3D():
import numpy as np
data_array = np.zeros((3, 5, 6), dtype=np.int)
data_array[1, 2, 2] = 1

print(data_array)

介绍：通过np.zeros创建一个3行5列6个通道的三维数组，并给第二个通道的第一行第二列赋值1.

运行结果图：

numpy中三维数组中加入元素后的位置详解

分析： 有运行结果可知，创建了六个通道，在深度学习中这六个通道相当于六个Feature Map，对应结果图中的六列。

numpy中三维数组中加入元素后的位置详解

再向外看一层，共有三个块，每个块代表这个通道的第几行数据。

numpy中三维数组中加入元素后的位置详解

每个块里有五行数据，每一行代表每个通道的第几列数据

numpy中三维数组中加入元素后的位置详解

所以，代码中的赋值语句： data_array[1, 2, 2] = 1

表示为第2个通道，下标从0开始，所以在图中位置为第三列；第1行第2列，下标从0开始，所以图中表示第二个块的第三行；即为图中所示位置。

补充：三维数组的求和

多维数组的轴（axis=）是和该数组的size（或者shape）的元素是相对应的；


>>> np.random.seed(123)
>>> X = np.random.randint(0, 5, [3, 2, 2])
>>> print(X)

[[[5 2]
[4 2]]

[[1 3]
[2 3]]

[[1 1]
[0 1]]]

>>> X.sum(axis=0)
array([[7, 6],
 [6, 6]])

>>> X.sum(axis=1)
array([[9, 4],
 [3, 6],
 [1, 2]])

>>> X.sum(axis=2)
array([[7, 6],
 [4, 5],
 [2, 1]])

如果将三维数组的每一个二维看做一个平面（plane，X[0, :, :], X[1, :, :], X[2, :, :]），三维数组即是这些二维平面层叠（stacked）出来的结果。则（axis=0）表示全部平面上的对应位置，（axis=1），每一个平面的每一列，（axis=2），每一个平面的每一行。

来源：https://blog.csdn.net/mago2015/article/details/81069321

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