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N次元の配列を2次元配列として分割したい。(配列arr を 軸 i, j により分割する split(arr, i, j) のような関数を制作したい)

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回答 2

投稿 2017/12/06 02:52 ・編集 2017/12/11 10:04

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simasima

score 38

N次元の配列から特定の2次元配列を取り出したいです。
例えば2次元の以下の配列があるとして、

A = np.arange(24).reshape(4,6)

#[[ 0  1  2  3  4  5]
# [ 6  7  8  9 10 11]
# [12 13 14 15 16 17]
# [18 19 20 21 22 23]]

以下の関数を適用すると、

np.vsplit(A, 4)

# [array([[0, 1, 2, 3, 4, 5]]),
#  array([[ 6,  7,  8,  9, 10, 11]]),
#  array([[12, 13, 14, 15, 16, 17]]),
#  array([[18, 19, 20, 21, 22, 23]])]


のように簡単にsplitすることができます。

多次元の場合は

A = np.arange(24).reshape(2,4,3)
# array([[[ 0,  1,  2],
#         [ 3,  4,  5],
#         [ 6,  7,  8],
#         [ 9, 10, 11]],
# 
#        [[12, 13, 14],
#         [15, 16, 17],
#         [18, 19, 20],
#         [21, 22, 23]]])

C = [A[i,:,:] for i  in range(A.shape[0])]
# [array([[ 0,  1,  2],
#         [ 3,  4,  5],
#         [ 6,  7,  8],
#         [ 9, 10, 11]]), 
# array([[12, 13, 14],
#         [15, 16, 17],
#         [18, 19, 20],
#         [21, 22, 23]])]


のように分割を行うことができますが、 A[i,:,:]とA.shape(0)の二つの情報の指定が2度手間であると感じられます。うまく対処する関数などありましたら教えていただけると幸いです。

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回答 2

checkベストアンサー

+1

np.vsplitではどうしていけないのでしょうか?


分割してNからN-1次元の配列を得たいと勘違いしていました。

1、Nから2次元配列
2、2次元配列の行と列を元のN次元配列のi、j軸
という目標であれば、

def to_2d(A, i, j):
    tmp = A.swapaxes(i, -2)
    tmp = tmp.swapaxes(j, -1)
    tmp = tmp.reshape(-1, tmp.shape[-2], tmp.shape[-1])
    return np.vsplit(tmp, tmp.shape[0])


のような関数を作ればよいはずです。

投稿 2017/12/06 05:33

編集 2017/12/07 16:41

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  • 2017/12/06 05:36

    np.vsplit では2次元配列を1次元配列の集合として分割することはできますが、3次元以上の配列をそれ以下の次元の配列の集合として分割することができないからです。
    解釈が間違っていたらすみません。。。

    キャンセル

  • 2017/12/06 05:38

    公式ドキュメントでは高次元の例があります。
    https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.vsplit.html

    numpyのバージョンによって異なるのでしょうか。

    キャンセル

  • 2017/12/06 05:41

    vsplit/hsplit/dsplit/array_splitのセットのようですね。
    おもしろい関数たちです。勉強になりました。

    キャンセル

  • 2017/12/06 06:00 編集

    確かに公式ドキュメントで高次元の例がありますね。気づいておりませんでした。ありがとうございます。
    ただ、3次元配列を2次元配列に分割する際、理論上3つの軸で分割することが可能ですが、この例だと関数がvsplit と hsplit のみで、2つの軸にしか分割できません。
    もう少し柔軟な関数があれば嬉しいのですが。。。

    キャンセル

  • 2017/12/06 10:13

    dsplitが3軸目にあたるのではないでしょうか?

    キャンセル

  • 2017/12/06 13:25

    おっしゃる通りで、3軸目で分割するのならdsplitです。
    axisキーワードに任意の軸iを渡せば、n次元のi軸で分割してくれる関数がarray_splitとなります。

    キャンセル

  • 2017/12/06 16:56

    そうなのですね!不勉強ですみません。
    大変ありがとうございます!

    キャンセル

  • 2017/12/07 16:02

    すみません。この方法だとN次元の配列をN-1次元の配列に分割するのみで、求めている2次元の配列を得ることができません。。。
    配列arr を 軸 i, j により分割する split(arr, i, j) のような関数を制作したいと考えております。

    キャンセル

  • 2017/12/07 16:25

    N次元から2次元を取り出したいのならば、ほしい軸以外を潰すようにreshapeしてからvsplitなどをするとよいと思います。
    split(arr, i, j)のようにすると4次元から2次元の取り出しになります。
    Nが3か4ならばいたずらに一般化する必要もありませんが。

    キャンセル

  • 2017/12/07 17:11

    ありがとうございます!
    とてもスマートな方法で感動しました。
    今7次元の情報を扱っていますので、この関数があるととても助かります。

    キャンセル

0

今までの議論を元に解決法をまとめます。
例えば以下のような3次元配列がある場合。

import numpy as np

arr = np.arange(24).reshape(3,4,2)
arr


array([[[ 0,  1],
[ 2,  3],
[ 4,  5],
[ 6,  7]],

[[ 8,  9],
[10, 11],
[12, 13],
[14, 15]],

[[16, 17],
[18, 19],
[20, 21],
[22, 23]]])

以下のようにarray_splitを利用すると、特定の軸を基準にして二次元配列に分割することができました。

(ax0, ax1,ax2) = (0,1,2)
arr0 = np.array_split(arr, arr.shape[ax0], ax0)
arr1 = np.array_split(arr, arr.shape[ax1], ax1)
arr2 = np.array_split(arr, arr.shape[ax2], ax2)

投稿 2017/12/07 15:49

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  • 2017/12/07 16:04

    すみません。この方法だとN次元の配列をN-1次元の配列に分割するのみで、求めている2次元の配列を得ることができませんでした。
    配列arr を 軸 i, j により分割する split(arr, i, j) のような関数を制作したいと考えております。

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