Question

我们说我有一个三维数组：

[[[0,1,2],
  [0,1,2],
  [0,1,2]],

 [[3,4,5],
  [3,4,5],
  [3,4,5]]]

我想通过列重新排列：

[[0,1,2,3,4,5],
 [0,1,2,3,4,5],
 [0,1,2,3,4,5]]

对于基本上任意形状和深度的3-D np.array来说，这是一个优雅的python numpy代码是什么？是否有绕过循环的快速方法？我所做的所有方法都非常特别和粗暴，它们基本上太慢而且无用......

谢谢！

Answer 1

交换轴并重塑 -

a.swapaxes(0,1).reshape(a.shape[1],-1)

示例运行 -

In [115]: a
Out[115]: 
array([[[0, 1, 2],
        [0, 1, 2],
        [0, 1, 2]],

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

In [116]: a.swapaxes(0,1).reshape(a.shape[1],-1)
Out[116]: 
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5]])

Answer 2

使用einops：

einops.rearrange(a, 'x y z -> y (x z) ')

并且我建议根据上下文（例如时间，高度等）为轴指定有意义的名称（而不是x y z）。这将使您易于理解代码的作用

In : einops.rearrange(a, 'x y z -> y (x z) ')
Out:
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5]])

如何在numpy中优雅地通过子阵列重新排列数组？

2 个答案: