Question

Python 2.7.10和NumPy。我有一个像这样的矩阵：

[[[ 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]]

[[36 37 38]
[39 40 41]
[42 43 44]
[45 46 47]]]

注意：真实矩阵将具有实际数据，而不是连续数字。

我需要旋转，翻转或其他东西（我已经尝试过所有这些）以便最终得到这个：

[[[ 2 5 8 11]
[ 1 4 7 10]
[ 0 3 6 9]

[[14 17 20 23]
[13 16 19 22]
[12 15 18 21]

[[26 29 32 35]
[25 28 31 34]
[24 27 30 33]

[[38 41 44 47]
[37 40 43 46]
[36 39 42 45]]]

基本上，我需要矩阵的整列成为行。

感谢。

Answer 1

使用[:,:,::-1]翻转列的位置，并使用np.transpose与列交换行 -

In [25]: A
Out[25]: 
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]]])

In [26]: A[:,:,::-1].transpose(0,2,1)
Out[26]: 
array([[[ 2,  5,  8, 11],
        [ 1,  4,  7, 10],
        [ 0,  3,  6,  9]],

       [[14, 17, 20, 23],
        [13, 16, 19, 22],
        [12, 15, 18, 21]],

       [[26, 29, 32, 35],
        [25, 28, 31, 34],
        [24, 27, 30, 33]]])

Answer 2

这是一种更简单的方法：

a=numpy.arange(48).reshape((4,4,3)
numpy.fliplr(a.swapaxes(1,2))
#or you could do
numpy.fliplr(a.transpose(0,2,1))

据我所知，flipud翻转 last 维度，而fliplr翻转倒数第二维度。在三维中，最后一个维度为Z，而倒数第二个维度为Y.因此，转置数据并翻转Y维度可以起作用。

享受。

Answer 3

对于超级阵列中的每个2d子阵列，您可以应用numpy函数：

np.rot90() http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.rot90.html

这样：

import numpy as np

array= np.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]],

[[36, 37, 38],
[39, 40, 41],
[42, 43, 44],
[45, 46, 47]]])

desired_output = np.array([np.rot90(sub_array) for sub_array in array])

Answer 4

transpose和flipud正是您要找的; swapaxes也可以作为转置请注意，转置具有可在多个维度上运行的版本。

可能有一个更简单的表达式，但这样做的好处是不使用精心编制的索引。示例，在Python 2.7.3中使用numpy

完成

f=numpy.flipud
a=numpy.arange(48).reshape((4,4,3))
result=f(f(f(a).T).T).transpose(0,2,1)

In [2]: a=numpy.arange(48).reshape((4,4,3))
Out[3]:
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]],

   [[36, 37, 38],
    [39, 40, 41],
    [42, 43, 44],
    [45, 46, 47]]])
In [5]: f(f(f(a).T).T).transpose(0,2,1)
Out[5]:
array([[[ 2,  5,  8, 11],
    [ 1,  4,  7, 10],
    [ 0,  3,  6,  9]],

   [[14, 17, 20, 23],
    [13, 16, 19, 22],
    [12, 15, 18, 21]],

   [[26, 29, 32, 35],
    [25, 28, 31, 34],
    [24, 27, 30, 33]],

   [[38, 41, 44, 47],
    [37, 40, 43, 46],
    [36, 39, 42, 45]]])

Python NumPy将列转换为行

4 个答案: