整数の1D配列を取得し、それを1x3配列の2D配列に整形することになっている関数があります。次に、各1x3配列を取得し、それを3x1配列にシフトすることになっています。結果は、3x1配列の2D配列になるはずです。これが私の機能です
def RGBtoLMS(rgbValues, rgbLength): #Method to convert from RGB to LMS
print rgbValues
lmsValues = rgbValues.reshape(-1, 3)
print lmsValues
for i in xrange(len(lmsValues)):
lmsValues[i] = lmsValues[i].reshape(3, 1)
return lmsValues
1x3アレイを3x1アレイに変更しようとすると、問題が発生します。 rgbValues = [14、25、19、24、25、28、58、87、43]と仮定すると、次の出力が得られます。
[14 25 19 ..., 58 87 43]
[[14 25 19]
[24, 25, 28]
[58 87 43]]
ValueError [on line lmsValues[i] = lmsValues[i].reshape(3, 1)]: could not broadcast input array from shape (3,1) into shape (3)
このエラーを回避するにはどうすればよいですか?
コメントで述べたように、実際には常に1つの配列を異なる形状で変更しているだけです。 1 x 3
配列の2D配列があると言っても、numpyではあまり意味がありません。それが実際に何であるかは、実際にはn x 3
配列です。
長さ3*n
の1d配列から始めます(3 x n
配列とn x 3
配列の違いを明確にするために、例に3つの数値を追加しました):
>>> import numpy as np
>>> rgbValues = np.array([14, 25, 19, 24, 25, 28, 58, 87, 43, 1, 2, 3])
>>> rgbValues.shape
(12,)
そしてそれをn x 3
に再形成します:
>>> lmsValues = rgbValues.reshape(-1, 3)
>>> lmsValues
array([[14, 25, 19],
[24, 25, 28],
[58, 87, 43],
[ 1, 2, 3]])
>>> lmsValues.shape
(4, 3)
各要素の形状を3 x 1
にしたい場合は、配列を転置したいだけかもしれません。これにより行と列が切り替わるため、形状は3 x n
になります。
>>> lmsValues.T
array([[14, 24, 58, 1],
[25, 25, 87, 2],
[19, 28, 43, 3]])
>>> lmsValues.T.shape
(3, 4)
>>> lmsValues.T[0]
array([14, 24, 58, 1])
>>> lmsValues.T[0].shape
(4,)
lmsValues
の-各要素を1 x 3
配列にしたい場合は、それを行うことができますが、形状がn x 1 x 3
の3D配列である必要があります。
>>> lmsValues = rgbValues.reshape(-1, 1, 3)
>>> lmsValues
array([[[14, 25, 19]],
[[24, 25, 28]],
[[58, 87, 43]],
[[ 1, 2, 3]]])
>>> lmsValues.shape
(4, 1, 3)
>>> lmsValues[0]
array([[14, 25, 19]])
>>> lmsValues[0].shape
(1, 3)