在Numpy中处理多维数组

Question

我把坐标作为一组。所有组必须分开存储。首先，我将它们存储在列表中的列表中，如下所示：

PointOne: numpy.array([x, y, z])
GroupOne: numpy.array([PointOne, PointTwo ... PointLast])

All Points : [GroupOne, GroupTwo, GroupThree]

我觉得我的方法有点错误，numpy有能力将它们分开存储。我可以设置一个列作为组号，但这是愚蠢的。你知道吗

在整个过程中，我想存储我的坐标，如NetCDF，HDF5等。你知道有维度（他们称为变量），如传播，温度等，所以你可以存储在温度变量（维）作为三维和4D数组的值。但它们是分开的，所以用户可以像这样访问它们：

readed_netcdf.temperate[5,2]

我怎么能在裸体世界做到这一点？你知道吗

顺便说一句，我想让它成为以下最好的方法，在未来，我将使用numba计算大性能的一切。你知道吗

numpy版本：1.16.2

Answer 1

根据documentation，您可以按如下方式创建N维数组：

import numpy as np

arr = np.ndarray(shape = (5,3)) # 5 Rows by 3 columns

以下是描述的形状：

[[,,],
 [,,],
 [,,],
 [,*,],
 [,,]]

如果要访问我放置aterisk（字符“*”的元素，可以按如下操作：

arr[3,1] #Access the 4th row, 2nd column

然后可以通过数组的indexing or slicing访问这些元素。在上述情况下，5行可以用作5个点（每个点有3个维度）。如果这能回答你的问题，请告诉我。如果需要，我很乐意提供更多的示例代码。你知道吗