Numpy将“2D多列”重塑为“2D单列的3D”

一些sklearn编码器不接受许多列的2D数组。

lzt_int = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
d1_int = np.array(lzt_int)
d2_int_multi = d2_int.reshape(int(d2_int.shape[0]/3), 3)

多列二维数组

>>> d2_int_multi

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

想要高效地转换成一个由二维单列组成的三维数组,就像这样。

array([
    [[1],
     [4]],

    [[2],
     [5]],

    [[3],
     [6]],
])

转换尝试

>>> d2_int_multi.reshape(3, 2, 1, order='C')

array([[[1],
        [2]],

       [[3],
        [4]],

       [[5],
        [6]]])

>>> d2_int_multi.reshape(3, 2, 1, order='F')

array([[[1],
        [5]],

       [[4],
        [3]],

       [[2],
        [6]]])

>>> d2_int_multi.reshape(3, 2, 1, order='A')

array([[[1],
        [2]],

       [[3],
        [4]],

       [[5],
        [6]]])

为了节省内存,我不希望访问每一列,在将其添加到三维数组之前,先将其设置为二维数组。