将3D矩阵转换/重塑为2D矩阵

Question

我有一个3D矩阵X，其中包含向量作为第三维的行。我想提取每个这样的向量X(:, x, y)并将其保存为2D矩阵，使得X(:, 0, 0)是2D矩阵的第一行，X(:, 0, 1)是第二行，依此类推。以下原始图形可能有助于说明这一点：

我知道我可以创建新的2D矩阵，然后迭代原始的X来添加向量，但有人对如何快速有效地进行此操作有一些意见吗？

示例：给定

>>> a = np.arange(9*3).reshape(3,3,3)
>>> a
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]]])

我想将以下内容作为行，但行的顺序无关紧要：

array([[ 0,  9, 18],
       [ 1, 10, 19]],
       ...)

Answer 1

使用np.transpose，然后使用reshape，就像这样 -

X.transpose(1,2,0).reshape(-1,X.shape[0])

说明 -

1）您希望从X[:, 0, 0]，X[:, 0, 1]等处形成行，即我们必须将axis=0元素“推”到这样的2D的最后一个轴数组输出。接下来，我们必须确定行的顺序，这些行将由axes=1,2形成。现在，返回到第一行和第二行之间的所需2D阵列输出，即在X[:, 0, 0]和X[:, 0, 1]之间，axis=1保持不变。因此，在2D阵列输出中，第二轴（轴= 1）优先于第三轴（轴= 2）。因此，在X中，我们将axis=1推送到axis=0，将axis=2推送到axis=1。因为，如前所述，axis=0中X必须移动到最后一个轴，所以这将是axis=2。所有这些都可以通过X.transpose(1,2,0)来完成。我们称之为Y。

2）最后，我们必须将Y重新整形为2D数组，以使每行中的元素数与X.shape[0]相同，这是通过{{1}实现的}。因此，最终解决方案变为 -

Y.reshape(-1,X.shape[0])

示例运行 -

X.transpose(1,2,0).reshape(-1,X.shape[0])