将 3 Dim 转换为 2 Dim 并调整类？

如何解决将 3 Dim 转换为 2 Dim 并调整类？

数据：

我有一个大小为 (2200,1000,12) 的数组。第一个值（2200）是索引，每个索引有1000条记录。

我有另一个大小为 2200 的类的数组。这里的每个变量代表每个索引中 1000 条记录的标签。

我想要：

如何在第一个数组中将所有内容放在一起以从 3 维转换为 2 维？

如何将每个类变量放入 1000 条记录中？

预期结果：

数据帧大小 (2200000,13)

2200000 将是 2200 索引中 1000 条记录的总和。第 13 列将是与类的连接点，类中的每个变量将重复一千次以保持相同的行数。

解决方法

这对您有帮助吗：

array = array.reshape(2200000,13)

,

让我们首先导入必要的模块并生成模拟数据：

import numpy as np
import pandas as pd

M = 2200
N = 1000
P = 12

data = np.random.rand(M,N,P)
classes = np.arange(M)

如何从 3 维转换为 2 维？

data.reshape(M*N,P)

如何将每个类变量放入 1000 条记录中？

np.repeat(classes,N)

预期结果：数据帧大小 (2200000,13)

arr = np.hstack([data.reshape(M*N,P),np.repeat(classes,N)[:,None]])
df = pd.DataFrame(arr)
print(df)

上面的代码输出：

0        0.371495  0.598211  0.038224  ...  0.777405  0.193472     0.0
1        0.356371  0.636690  0.841467  ...  0.403570  0.330145     0.0
2        0.793879  0.008617  0.701122  ...  0.021139  0.514559     0.0
3        0.318618  0.798823  0.844345  ...  0.931606  0.467469     0.0
4        0.307109  0.076505  0.865164  ...  0.809495  0.914563     0.0
...           ...       ...       ...  ...       ...       ...     ...
2199995  0.215133  0.239560  0.477092  ...  0.050997  0.727986  2199.0
2199996  0.249206  0.881694  0.985973  ...  0.897410  0.564516  2199.0
2199997  0.378455  0.697581  0.016306  ...  0.985966  0.638413  2199.0
2199998  0.233829  0.158274  0.478611  ...  0.825343  0.215944  2199.0
2199999  0.351320  0.980258  0.677298  ...  0.791046  0.736788  2199.0