Numpy：在另一个Numpy数组中创建一批Numpy数组（整形）

Question

我有一个形状为(32,5)的numpy数组batch。批处理的每个元素由一个numpy数组batch_elem = [s,_,_,_,_]组成，其中s = [img,val1,val2]是一个三维numpy数组，_只是标量值。 img是一个维度为(84,84,3)的图像（numpy数组）

我想创建一个形状为(32,84,84,3)的numpy数组。基本上，我想提取每个batch中的图像信息，并将其转换为一个4维数组。在

我尝试了以下方法：

b = np.vstack(batch[:,0]) #this yields a b with shape (32,3), type: <class 'numpy.ndarray'>

现在我想访问图像（第二维度的第一个索引）

^{pr2}$

如何才能最好地访问图像数据并获得形状(32,84,84,3)？在

注：

 s = b[0] #first s of the 32 in batch: shape (3,) , type: <class 'numpy.ndarray'>

编辑：

这应该是一个最小的例子：

img = np.zeros([5,5,3])
s = np.array([img,1,1])
batch_elem = np.array([s,1,1,1,1])
batch = np.array([batch_elem for _ in range(32)])

Answer 1

import numpy as np

# fabricate some data
batch = np.array((32, 1), dtype=object)
for i in range(len(batch)):
    batch[i] = [np.random.rand(84, 84, 3), None, None]

# select images
result = np.array([img for img, _, _ in batch])

# double check!
for i in range(len(batch)):
    assert np.all(result[i, :, :, :] == batch[i][0])

Answer 2

假设我正确地理解了这个问题，你可以在最后一个轴上叠加两次。在

res = np.stack(np.stack(batch[:,0])[...,0])