Question

我有一个3D numpy数组，我需要重塑和整理。例如，我有x=np.array([np.array([np.array([1,0,1]),np.array([1,1,1]),np.array([0,1,0]),np.array([1,1,0])]),np.array([np.array([0,0,1]),np.array([0,0,0]),np.array([0,1,1]),np.array([1,0,0])]),np.array([np.array([1,0,0]),np.array([1,0,1]),np.array([1,1,1]),np.array([0,0,0])])])

这是（3,4,3）的形状，打印时我得到：

array([[[1, 0, 1],
        [1, 1, 1],
        [0, 1, 0],
        [1, 1, 0]],

       [[0, 0, 1],
        [0, 0, 0],
        [0, 1, 1],
        [1, 0, 0]],

       [[1, 0, 0],
        [1, 0, 1],
        [1, 1, 1],
        [0, 0, 0]]])

现在我需要通过在每个子阵列中选择相同的索引并将它们组合在一起来将这个数组重新整形为(4,3,3)：

array([[[1,0,1],[0,0,1],[1,0,0]],
[[1,1,1],[0,0,0],[1,0,1]],
[[0,1,0],[0,1,1],[1,1,1]],
[[1,1,0],[1,0,0],[0,0,0]]]

我尝试reshape，各种堆叠，没有任何效果（按照我的需要排列数组）。我知道我可以手动完成，但手动大型阵列不是一种选择。

任何帮助将不胜感激。感谢

Answer 1

swapaxes会做你想要的。也就是说，如果您的输入数组为:active且所需的输出为x，那么

应该提供np.all(y==np.swapaxes(x, 1, 0))。

Answer 2

对于更高维数组，转置将接受一个轴编号元组来置换轴：

import numpy as np
foo = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]], [[9, 10], [11, 12]]])
foo.transpose(1, 0, 2)

结果：

array([[[ 1,  2],
        [ 5,  6],
        [ 9, 10]],

       [[ 3,  4],
        [ 7,  8],
        [11, 12]]])

Numpy 3D阵列安排和重塑

2 个答案: