Pythonの3D numpy配列から4列の配列を作成

Question

float32型の強度値（Voxel Intensities）を含む次元（737,737,90）の3D数値配列があります。私のクエリはどのようにしてA = [x-co_ordinate、y-co_ordinate、z-co_ordinate、I（x、y、z）]のような配列を作ることができますか？ここで、I（x、y、z）値は、上述のような配列（737,737,90）であることが知られている。

私は "for"ループメソッドを試しましたが、[x、y、z、I（x、y、z）]のような配列を取得できませんでした。 Python 3.5でこれを解決する方法があれば教えてください。

私が試した方法THTは

ARR =形状（737,737,90）の値で構成さの配列です。 arr.shapeにおけるxの

[0]：

for y in arr.shape[1]: 

    for z in arr.shape[2]: 

     A[] = [x,y,z, (arr[x,y,z])] 

ここARR [X、Y、Z]は寸法のフロート値（737,737,90）の配列です。

私はA [x、y、z、arr_value]のような配列が必要です。あなたのアプローチは悪くなかった、python3.5

よろしくで

ラジ

Answer 1

一つのアプローチは、np.indicesでこれらすべてのインデックスを取得し、入力配列とそれを積み重ねることであろう。出力は(4, X, Y, Z)形式になります。最後に、4の列フォーマットにするには、軸をロールして最初の軸を押し戻します。

したがって、実装は次のようになります -

I = np.indices(arr.shape) 
out = np.rollaxis(np.vstack((I,arr[None])),0,4) 

Answer 2

これを行うにはどんな方法があります。これらは問題です：

• あなたはあなたがループ

で使用する前に Aを初期化する必要があり range

を使用する必要がある値の範囲にわたってループ処理をX

にわたってループ処理を忘れてしまいました

。

A = [] 
for x in range(arr.shape[0]): 
    for y in range(arr.shape[1]): 
     for z in range(arr.shape[2]): 
      A.append([x,y,z, arr[x,y,z]]) 
A = np.array(A) # convert to array 

これは良いスタートですが、ネストされたforループはPythonではしばしば遅いため、非常に非効率的な解決策です。潜在的に高速ですが、読みにくくソリューションは、次のようになります。

n_voxels = np.prod(arr.shape) 
A = np.vstack([np.unravel_index(np.arange(n_voxels), arr.shape), arr.ravel()]).T