重塑numpy数组/矩阵答案

【问题标题】：reshaping numpy array/matrix重塑numpy数组/矩阵
【发布时间】：2020-10-25 16:24:24
【问题描述】：

我正在尝试重塑以下 numpy 数组。

从此：

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

       [[-1, -2, -3],
        [-2, -3, -4],
        [-3, -4, -5]]], dtype=int64)

到这样的事情：

array([[[ 1,  2,  3],
        [-1, -2, -3]],

       [[ 2,  3,  4],
        [-2, -3, -4]],

       [[ 3,  4,  5],
        [-3, -4, -5]]], dtype=int64)

尝试使用reshape 函数，但这对我不起作用。

谢谢

【问题讨论】：

这不是重塑。这是一个转置。试试arr.transpose(1,0,2)
这能回答你的问题吗？ Stacking arrays in numpy

标签： python numpy

【解决方案1】：

只是np.stack 沿轴1：

arr = np.array([[[ 1,  2,  3],
                 [ 2,  3,  4],
                 [ 3,  4,  5]],

                [[-1, -2, -3],
                 [-2, -3, -4],
                 [-3, -4, -5]]])

np.stack(arr, 1)

结果

array([[[ 1,  2,  3],
        [-1, -2, -3]],

       [[ 2,  3,  4],
        [-2, -3, -4]],

       [[ 3,  4,  5],
        [-3, -4, -5]]])

【讨论】：

【解决方案2】：

这可行：

import numpy as np

x = np.array([[[ 1,  2,  3],
               [ 2,  3,  4],
               [ 3,  4,  5]],
              [[-1, -2, -3],
               [-2, -3, -4],
               [-3, -4, -5]]], dtype=np.int64)

np.vstack(map(lambda x: [x], zip(*(x))))

array([[[ 1,  2,  3],
        [-1, -2, -3]],
       [[ 2,  3,  4],
        [-2, -3, -4]],
       [[ 3,  4,  5],
        [-3, -4, -5]]], dtype=int64)

【讨论】：

【解决方案3】：

您应该可以使用numpy.reshape 函数而不会出现任何错误。

方法如下：

a = array([[[ 1,  2,  3],
            [ 2,  3,  4],
            [ 3,  4,  5]],
           [[-1, -2, -3],
            [-2, -3, -4],
            [-3, -4, -5]]], dtype=int64)

a = a.reshape(3, 2, 3)

这是数组“a”将被转换成的内容：

array([[[ 1  2  3]
        [ 2  3  4]]

       [[ 3  4  5]
        [-1 -2 -3]]

       [[-2 -3 -4]
        [-3 -4 -5]]])

【讨论】：

【解决方案4】：

这不是重塑问题。这是转置任务 - 重新排序轴：

In [293]: arr.transpose(1,0,2)                                                          
Out[293]: 
array([[[ 1,  2,  3],
        [-1, -2, -3]],

       [[ 2,  3,  4],
        [-2, -3, -4]],

       [[ 3,  4,  5],
        [-3, -4, -5]]])

stack 通过在第一个维度上迭代并在新的中间轴上连接来工作。 transpose 只是做一个view 所以会更快。

【讨论】：