Reorganizando uma matriz MxN 2D de pontos de dados em uma matriz N-dimensional
Eu tenho uma série de medidas em uma matriz 2D, como
T mu1 mu2 mu3 a b c d e
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 1.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 1.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 1.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 1.0 2.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 1.0 2.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 1.0 2.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 1.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 1.0 3.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 1.0 3.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 1.0 3.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 0.0 0.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 0.0 0.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 0.0 1.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 0.0 1.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 1.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 1.0 2.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 1.0 2.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 1.0 2.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 1.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 1.0 3.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 1.0 3.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.0 1.0 3.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
OndeT
, mu1
, mu2
emu3
são os 4 eixos das variáveis que eu controle (variáveis independentes).a
, b
, c
, d
ee
são as medidas que eu fiz (variáveis dependentes).
Gostaria de converter essa matriz 2D em uma matriz 5D em numpy. EspecificandoT
, mu1
, mu2
emu3
(ou pelo menos os quatro índices) quero recuperar o valor correspondentea
, b
, c
, d
ee
valores.
Existe uma maneira direta de remodelar esse tipo de matriz, especificando a quais colunas os eixos correspondem? oMultiIndex
nos Pandas parecia organizá-lo de maneira inteligente em uma tabela, mas parece inadequado para matrizes de alta dimensão. Não necessariamente vou saber antecipadamente qual deve ser a forma do ndarray, mas parece-me que, com base nos valores, deve ser possível remodelar a matriz adequadamente. Os valores de incremento para cada eixo também podem ser diferentes, mas sempre serão uniformes.
Minha idéia atual envolve ignorar omu1
, mu2
emu3
colunas e conjuntos de empilhamento deT
dados em uma matriz 3D. A partir daí eu empilharia conjuntos de 3Dmu1
dados em uma matriz 4D e repita o processo commu2
emu3
. Parece um processo tedioso que deve ter uma solução simples.