Numpy：旋转 M 的子矩阵 m答案

【问题标题】：Numpy: rotate sub matrix m of MNumpy：旋转 M 的子矩阵 m
【发布时间】：2017-03-07 04:48:07
【问题描述】：

如果我知道每个方子矩阵 m (2x2) 的维数，并且一个大方阵 M 的维数可以被维数 m 整除：M 模 m == 0。

有没有一种有效的方法来旋转以下矩阵 M 中的子矩阵：

M = array([[ 1.,  2.,  1.,  2.],
           [ 3.,  4.,  3.,  4.],
           [ 1.,  2.,  1.,  2.],
           [ 3.,  4.,  3.,  4.]])

这样的结果是：

M* = array([[ 2.,  4.,  2.,  4.],
            [ 1.,  3.,  1.,  3.],
            [ 2.,  4.,  2.,  4.],
            [ 1.,  3.,  1.,  3.]])

特别是，强制使用像 numpy.rot90() 这样的函数会很有用，这样可以实现其他旋转，例如

180: rot90(x, 2)
270: rot90(x, 3)

等等

【问题讨论】：

标签： python numpy matrix

【解决方案1】：

这是一种使用reshape 和transpose 的方法-

m,n = M.shape
out = M.reshape(m//2,2,n//2,2)[...,::-1].transpose(0,3,2,1).reshape(m,n)

示例运行 -

In [246]: M
Out[246]: 
array([[51, 70, 59, 38, 84, 18],
       [80, 25, 76, 43, 80, 48],
       [92, 98, 46, 14, 65, 47],
       [73, 31, 32, 79, 87, 70]])

In [247]: m,n = M.shape

In [248]: M.reshape(m//2,2,n//2,2)[...,::-1].transpose(0,3,2,1).reshape(m,n)
Out[248]: 
array([[70, 25, 38, 43, 18, 48],
       [51, 80, 59, 76, 84, 80],
       [98, 31, 14, 79, 47, 70],
       [92, 73, 46, 32, 65, 87]])

如果你必须使用np.rot90，它只适用于前两个轴，我们需要使用transpose两次，像这样-

rot_arr = np.rot90(M.reshape(m//2,2,n//2,2).transpose(1,3,0,2),1)
out = rot_arr.transpose(2,0,3,1).reshape(m,n)

【讨论】：

我发现很难将其应用于其他角度，例如 180、270 等。
@user1658296 似乎有一个错误。应该在刚刚完成的编辑中修复。
谢谢，这很好，但是，我正在努力看看这可能如何推广到 m == 3x3 或 11x11，而不仅仅是 2x2。必须在这里计算转置轴变得非常棘手。
@user1658296 我认为您只需将reshape(m//2,2,n//2,2) 中的所有 2 更改为这些新数字即可。