重塑 numpy 数组以包含来自原始数组的值的逻辑块答案

【问题标题】：Reshape numpy array to contain logical blocks of values from original array重塑 numpy 数组以包含来自原始数组的值的逻辑块
【发布时间】：2017-03-25 20:43:40
【问题描述】：

我的 google-fu 让我失望了！

我有一个numpy数组如下：

    0     1     2     3
  ------------------------
0 | 100   110   120   130   
1 | 140   150   160   170
2 | 180   190   200   210
3 | 220   230   240   250
4 | 260   270   280   290
5 | 300   310   320   330
6 | 340   350   360   370
7 | 380   390   400   410
8 | 420   430   440   450

其形状为(9, 4)。我想将上面的数组重塑为以下(6, 6)数组：

    0     1     2     3     4     5
  -------------------------------------
0 | 100   110 | 140   150 | 180   190
1 | 120   130 | 160   170 | 200   210
  -------------------------------------
2 | 220   230 | 260   270 | 300   310
3 | 240   250 | 280   290 | 320   330
  -------------------------------------
4 | 340   350 | 380   390 | 420   430
5 | 360   370 | 400   410 | 440   450

我可以通过 2 个for 循环和一些条件来完成。有没有更好的方法在一行代码中使用numpy.reshape 来实现相同的结果？

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy multidimensional-array reshape

【解决方案1】：

我做了类似但可能更直观的事情：

a = np.arange(36).reshape([9,4])
>>>
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27],
       [28, 29, 30, 31],
       [32, 33, 34, 35]])

b = np.hstack(np.column_stack(a.reshape([3,3,2,2])))
>>>
array([[ 0,  1,  4,  5,  8,  9],
       [ 2,  3,  6,  7, 10, 11],
       [12, 13, 16, 17, 20, 21],
       [14, 15, 18, 19, 22, 23],
       [24, 25, 28, 29, 32, 33],
       [26, 27, 30, 31, 34, 35]])

【讨论】：

【解决方案2】：

实际上它是一个(2, 2) 数组的(3, 3) 数组，所以首先将它重塑为一个(3, 3, 2, 2) 数组。

然后转置它，使轴适合将其重新组合成 (6, 6) 数组：

a.reshape(3, 3, 2, 2).transpose([0,2,1,3]).reshape(6,6)

【讨论】：

这会创建额外的维度。有没有办法让形状变成 (6,6) 而不是 (3,3,2,2)？
您绘制的线条是附加尺寸。还是要重新连接它再次成为(6, 6) 数组？
这些线条仅用于说明。有没有办法重新连接它成为（6,6）数组？非常感谢！
现在转置一些轴，并重塑。实验。 transpose(...,[0,2,1,3]) 是我的第一个猜测。
a.transpose([0,2,1,3]).reshape(6,6) 工作！谢谢