配列の分割方法がわかりません。

前提・実現したいこと

[[array([ 26. , 640.3064, 474.5399], dtype=float32), array([637.5512 , 472.82175, 9.763 ], dtype=float32)],
[ array([ 36. , 1103.3015, 682.2389], dtype=float32), array([1103.4739, 682.4497, 6.819 ], dtype=float32)],
[ array([ 57. , 912.45087, 1095.1106 ], dtype=float32), array([ 911.432, 1093.934, 6.069], dtype=float32)]]

上記のような形に持っていきたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

[array([ 26.    , 640.3064, 474.5399], dtype=float32), 
array([637.5512 , 472.82175,   9.763  ], dtype=float32), 
array([  36.    , 1103.3015,  682.2389], dtype=float32), 
array([1103.4739,  682.4497,    6.819 ], dtype=float32), 
array([  57.     ,  912.45087, 1095.1106 ], dtype=float32), 
array([ 911.432, 1093.934,    6.069], dtype=float32)]

現在は上記のようになっています。

該当のソースコード

    dummy = []
    kati = []
    maruhi = []
    # print(hako4[0][1][1])
    dummy.append(np.sqrt(Nx + Ny))#画像の一番大きいところを入れとく
    # print(dummy)
    for k in range(len(hako4)):
        # kati.clear()
        kati.append(hako4[k][0])
        for i in range(len(hako4)):
            maruhi.append(np.sqrt(hako4[k][i][0] + hako4[k][i][1]))
            if dummy > maruhi :
                dummy = maruhi
                koko = i+1
                maruhi.clear()
        kati.append(hako4[k][koko])
    hako5 = kati

試したこと

スライスで分割してみたりしましたが、いまいちわかりませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

言語は[python3系]を使用しています。
エディタは[Atom]を使用しています。
Windowsです。
~
from astropy.io import fits
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import math
使うかわかりませんが入れているものです。
~
上記の該当ソースコードで発生している問題の状況までもってきました。
よろしくお願いします。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

内包表記を使って

Python
1ret = [[d1, d2] for d1,d2 in zip(data[0::2], data[1::2])]

で良いかと思います。

動作確認

Python
1import numpy as np
2from pprint import pprint
3data = [np.array([ 26.    , 640.3064, 474.5399], dtype='float32'),
4        np.array([637.5512 , 472.82175,   9.763  ], dtype='float32'),
5        np.array([  36.    , 1103.3015,  682.2389], dtype='float32'),
6        np.array([1103.4739,  682.4497,    6.819 ], dtype='float32'),
7        np.array([  57.     ,  912.45087, 1095.1106 ], dtype='float32'), 
8        np.array([ 911.432, 1093.934,    6.069], dtype='float32')]
9pprint(data)
10#[array([ 26.    , 640.3064, 474.5399], dtype=float32),
11# array([637.5512 , 472.82175,   9.763  ], dtype=float32),
12# array([  36.    , 1103.3015,  682.2389], dtype=float32),
13# array([1103.4739,  682.4497,    6.819 ], dtype=float32),
14# array([  57.     ,  912.45087, 1095.1106 ], dtype=float32),
15# array([ 911.432, 1093.934,    6.069], dtype=float32)]
16
17ret = [[d1, d2] for d1,d2 in zip(data[0::2], data[1::2])]
18pprint(ret)
19#[[array([ 26.    , 640.3064, 474.5399], dtype=float32),
20#  array([637.5512 , 472.82175,   9.763  ], dtype=float32)],
21# [array([  36.    , 1103.3015,  682.2389], dtype=float32),
22#  array([1103.4739,  682.4497,    6.819 ], dtype=float32)],
23# [array([  57.     ,  912.45087, 1095.1106 ], dtype=float32),
24#  array([ 911.432, 1093.934,    6.069], dtype=float32)]]

上記の内包表記は、通常のループ処理に書き換えると

Python
1ret = []
2for d1, d2 in zip(data[0::2], data[1::2]):
3    ret.append([d1,d2])

となります

【補足】
現在のデータは numpy配列がリストに格納されている形式になっておりますが、numpyにて２次元配列に変換して、３次元配列に書き換える処理を行った方が後々の処理も含めて楽な気がします。

import numpy as np
from pprint import pprint
data = [np.array([ 26.    , 640.3064, 474.5399], dtype='float32'),
        np.array([637.5512 , 472.82175,   9.763  ], dtype='float32'),
        np.array([  36.    , 1103.3015,  682.2389], dtype='float32'),
        np.array([1103.4739,  682.4497,    6.819 ], dtype='float32'),
        np.array([  57.     ,  912.45087, 1095.1106 ], dtype='float32'), 
        np.array([ 911.432, 1093.934,    6.069], dtype='float32')]
# ２次元配列化
data = np.array(data)
pprint(data)
#array([[  26.     ,  640.3064 ,  474.5399 ],
#       [ 637.5512 ,  472.82175,    9.763  ],
#       [  36.     , 1103.3015 ,  682.2389 ],
#       [1103.4739 ,  682.4497 ,    6.819  ],
#       [  57.     ,  912.45087, 1095.1106 ],
#       [ 911.432  , 1093.934  ,    6.069  ]], dtype=float32)

# ３次元配列に変換 (6,3) => (3,2,3)
data = data.reshape(3,2,3)
pprint(data)
#array([[[  26.     ,  640.3064 ,  474.5399 ],
#        [ 637.5512 ,  472.82175,    9.763  ]],
#       [[  36.     , 1103.3015 ,  682.2389 ],
#        [1103.4739 ,  682.4497 ,    6.819  ]],
#       [[  57.     ,  912.45087, 1095.1106 ],
#        [ 911.432  , 1093.934  ,    6.069  ]]], dtype=float32)

投稿2020/01/22 23:27

編集2020/01/22 23:37