无法正确展开 numpy 数组

Question

我正在尝试为 tensorflow 主题“不平整”numpy 数组。我需要取一个 NxN 矩阵，例如 27x27，然后逐行取所有行元素（每次 27）并将其重塑为 3x3x3 映射（使用 27 列我将得到 3x3x3 x 27maps），我做到了以下函数：

def unflat_pca(flated_patches, depth=3, verbose=False):
    # tensor with shape [components_width, components_height]
    p_width = flated_patches.shape[0]
    p_height = flated_patches.shape[1]

    # Utilizo 3x3 por la ventana de la convolucion
    res = np.empty((3,3, depth, p_width))

    for one_map in range(p_width):

        map_unflat = np.empty((3,3, depth))

        current_indx = 0
        for d in range(depth):
            # flated_patches matriz cuadrada de pca (PxP)
            map_unflat[:,:,d] = flated_patches[one_map, current_indx:(current_indx+(3*3))].reshape(3,3)
            current_indx += 3*3
            res[:,:, d, one_map] = map_unflat[:,:,d]

    if verbose:
        print("\n-- unflat_pca function --")
        print("The initial shape was: " + str(flated_patches.shape))
        print("The output shape is: " + str(res.shape) + "\n")

    return res #[width, height, depth, pca_maps]

然后当我尝试测试函数时，我通过一个易于跟踪的数组（0,1,2...）来尝试观察函数是否正常工作...

utest =  unflat_pca(np.arange(0, 27*27).reshape(27,27), verbose=True)

我明白了

-- unflat_pca 函数-- 最初的形状是：(27, 27) 输出形状为：(3, 3, 3, 27)

完美！但是现在，当我检查结果时，例如使用 utest[:,:,:,0]，我希望同一个数组中的所有数字都为 1,2,3.... 但得到了

 array([[[  0.,   9.,  18.],
        [  1.,  10.,  19.],
        [  2.,  11.,  20.]],

       [[  3.,  12.,  21.],
        [  4.,  13.,  22.],
        [  5.,  14.,  23.]],

       [[  6.,  15.,  24.],
        [  7.,  16.,  25.],
        [  8.,  17.,  26.]]])

但是，如果我只检查第一个频道，我会得到预期的结果。

> array([[ 0.,  1.,  2.],
       [ 3.,  4.,  5.],
       [ 6.,  7.,  8.]])

我很困惑，因为后来我使用了未展开的地图并且得到了不好的结果，我认为这是由于我获得的数字不正确（按列？！）的第一个结果。你可以帮帮我吗？对不起我的英语：P

PS: utest[:,:,:,0] 的期望值 -> 3x3x3 有序映射（宽度、高度、深度）：

 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.]]])

PS2：纸质第一行示例：First row result

Answer 1

Reshape & permute axes-

a.reshape(-1,3,3,3).transpose(1,2,3,0)

示例运行 -

In [482]: a = np.arange(27*27).reshape(27,27)

In [483]: out = a.reshape(-1,3,3,3).transpose(1,2,3,0)

# Verify output shape
In [484]: out.shape
Out[484]: (3, 3, 3, 27)

# Verify output values for the first slice
In [485]: out[...,0]
Out[485]: 
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]]])