построить постоянно растущий 3D массив Numpy

Question

У меня есть функция (MyFunct(X)), что, в зависимости от значения X, вернет либо 3D-Numpy массив (например, np.ones((5,2,3)) или пустой массив (np.array([])).

RetVal = MyFunct(X) # RetVal can be np.array([]) or np.ones((5,2,3)) 

NB Я использую np.ones((5,2,3)) как способ генерировать поддельные данные - в действительности содержание RetVal является все целые

MyFunct вызывается с диапазоном differe. nt X, некоторые из которых приведут к возврату пустого массива, а другие - нет.

Я хотел бы создать новый 3D массив Numpy (OUT), который является n по 2 по 3 каскадного массив всех возвращаемых значений из MyFunct(). Эта проблема пытается объединить трехмерный массив, а пустой список вызывает исключение (понятно!), А не просто молча. Существуют различные способы обойти это:

• Явной проверка, если RetVal пуст или нет, а затем использовать np.concatenate()
• Использование Try/за исключением блока и перехват исключений
• Добавление каждого значения в список, а затем пост -обработка путем удаления пустых записей

Но все это кажется уродливым. Есть ли эффективный/быстрый способ сделать это «правильно»?

Answer 1

Вы можете изменить массивы в совместимую форму:

concatenate([MyFunct(X).reshape((-1,2,3)) for X in values]) 

Пример:

In [2]: def MyFunc(X): return ones((5,2,3)) if X%2 else array([]) 

In [3]: concatenate([MyFunc(X).reshape((-1,2,3)) for X in range(6)]).shape 
Out[3]: (15, 2, 3)