Créer un numpy.ndarray contenant un numpy.ndarray

Salut !

J'ai besoin de créer un tableau "double", pour qu'il puisse s'adapter à une fonction qui existe déjà.

Actuellement j'ai ça :
[ 68.2 66.2 63.2 ..., 9.6 7. 7. ]
Je veux avoir ça :
[[ 68.2 66.2 63.2 ..., 9.6 7. 7. ]]

Ça m'avait l'air évident, mais en fait j'ai pas réussi :?

Quelqu'un aurait la réponse ?

Salut,

>>> [[1.2, 2.3, 3.14, 42.0]]
[[1.2, 2.3, 3.14, 42.0]]

Ou :

>>> t = list()
>>> t
[]
>>> t.append(1.2)
>>> t.append(2.3)
>>> t.append(3.14)
>>> t
[1.2, 2.3, 3.14]
>>> dt = list()
>>> dt.append(t)
>>> dt
[[1.2, 2.3, 3.14]]
>>> [t]
[[1.2, 2.3, 3.14]]

Ça marche pas, j'obtiens ça :

Code:

---

1 2 3 4 5 6 7 8 9

>>> t [ 68.2, 66.2, 63.2, ..., 9.6, 7. , 7. ] >>> newt = [t] >>> newt [array([ 68.2, 66.2, 63.2, ..., 9.6, 7. , 7. ])] >>> dt = list() >>> dt.append(t) >>> dt [array([ 68.2, 66.2, 63.2, ..., 9.6, 7. , 7. ])]

---

Quelle version de Python utilises-tu ?

Que te donne ceci ?

>>> type(t)
<class 'list'>
>>> type(dt)
<class 'list'>

C'est la version 2.7.6.

Code:

---

1 2 3 4

>>> type(t) <type 'numpy.ndarray'> >>> type(dt) <type 'list'>

---

Salut,

Il ne faut pas confondre la manière dont s'affiche tes données avec leur type réel. Tu le vois ici : une variable list et une autre de type numpy.ndarray sont de types différents, bien que lors de l'affichage, les 2 soient représentées par des nombres entre crochets.

Pour résoudre ton problème, il savoir ce qu'attend la fonction que tu souhaites utilisées : une liste avec une liste dedans, un numpy.ndarray avec un numpy.ndarray dedans, une combinaison de list et de numpy.ndarray ?

Effectivement, t'as raison, j'ai confondu.
C'est un double numpy.array que j'essaye d'avoir.
Le tableau que j'ai actuellement est un numpy.array simple.

Je n'utilise pas numpy donc je ne pourrai pas répondre à cette question. Je déplace la discussion dans le sous-forum de calcul scientifique en espérant que quelqu'un puisse te répondre. En attendant tu peux regarder un peu la doc de numpy pour trouver comment faire, tu connais maintenant la stratégie.

Citation:

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Envoyé par corent2

Effectivement, t'as raison, j'ai confondu.
C'est un double numpy.array que j'essaye d'avoir.
Le tableau que j'ai actuellement est un numpy.array simple.

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Un array simple:

Code:

---

1 2 3 4

>>> import numpy as np >>> ar = np.array([1.2, 2.3, 3.14, 42.0]) >>> ar array([ 1.2 , 2.3 , 3.14, 42. ])

---

Un array comprenant "ar" comme seul élément:

Code:

---

1 2 3 4

>>> z = np.array([ar]) >>> z array([[ 1.2 , 2.3 , 3.14, 42. ]]) >>>

---

Code:

---

1 2	>>> type(z[0]) <class 'numpy.ndarray'>

---

mais je ne comprends pas trop ce que vous cherchez à faire.

- W

Ok, merci, ça a l'air de fonctionner.

Par contre, je suis étonné, mon affichage est différent du vôtre.

Voici mon code.
J'ai un double numpy.ndarray, j'extrais le numpy.ndarray intérieur, et je le ré-encapsule dans un autre numpy.ndarray (juste pour le test).

Code:

---

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

print "type(image):", type(image) image_r=image [:,:,0]; print "image_r:", image_r print "type(image_r):", type(image_r) print "image_r[0]:", image_r[0] print "type(image_r[0]):", type(image_r[0])   myTry = np.array([image_r[0]]) print "myTry:", myTry print "type(myTry):", type(myTry)

---

Résultat :

Code:

---

1 2 3 4 5 6 7

type(image): <type 'numpy.ndarray'> image_r: [[ 69. 64. 58. ..., 7. 0. 0.]] type(image_r): <type 'numpy.ndarray'> image_r[0]: [ 69. 64. 58. ..., 7. 0. 0.] type(image_r[0]): <type 'numpy.ndarray'> myTry: [[ 69. 64. 58. ..., 7. 0. 0.]] type(myTry): <type 'numpy.ndarray'>

---

Alors que si j'en crois votre message, l'affichage des numpy.ndarray aurait dû être de cette forme :

Code:

---

myTry: array([[ 69. 64. 58. ..., 7. 0. 0.]])

---

Sous ubuntu, ipython affiche juste l'array entre crochet, tandis quand lançant python, il affiche array(ton_array). La différence entre les deux n'est sûrement pas un problème.