Question

我正在使用3d矢量数组，并且无法正确地重塑。我的尺寸对应于如下数量：

0 =向量（3）

1 =第（4）点

2 =折线（2）

因此，这可以解释为2条折线，每条折线包含4个点，每个点都有一个矢量。我想重塑一个2d矩阵，即（3,8）。

原始数组是：

poly_array = array([[[-0.707, 0.0],
                      [-0.371, 0.0],
                      [0.371, 0.0],
                      [0.707, 0.0]],
                     [[0.0, -0.707],
                      [0.0, 0.0],
                      [0.0, 0.707],
                      [0.0, 0.0]],
                     [[0.707, 0.707],
                      [0.928, 1.0],
                      [0.928, 0.707],
                      [0.707, 0.0]]])

所以，如果我在第一条折线上查看有序点，我会运行：

for i in range(4):
    print poly_array[:,i,0]

或沿第二条折线的有序点：

for i in range(4):
    print poly_array[:,i,1]

如果我重塑这种方式：

new_dim = shape(poly_array)[1] * shape(poly_array)[2]
new_array = poly_array.reshape(3, new_dim)

但是这会将向量排序为从每条折线中取一个（即pt0-polyline0，pt0-polyline1，pt1-polyline0，pt1-polyline1等）

In: print new_array[:, 0]
Out: [-0.707  0.     0.707]

In: print new_array[:, 1]
Out: [ 0.    -0.707  0.707]

但我想要

In: print new_array[:, 1]
Out: [-0.371  0.     0.928]

如何重新整形以便在下一条折线之前循环通过对应于给定折线的点（沿轴1）的所有矢量？

Answer 1

您需要使用np.swapaxes和重塑 -

对轴进行一些置换

poly_array.swapaxes(1,2).reshape(poly_array.shape[0],-1)

示例运行 -

In [127]: poly_array
Out[127]: 
array([[[-0.707,  0.   ],
        [-0.371,  0.   ],
        [ 0.371,  0.   ],
        [ 0.707,  0.   ]],

       [[ 0.   , -0.707],
        [ 0.   ,  0.   ],
        [ 0.   ,  0.707],
        [ 0.   ,  0.   ]],

       [[ 0.707,  0.707],
        [ 0.928,  1.   ],
        [ 0.928,  0.707],
        [ 0.707,  0.   ]]])

In [142]: out
Out[142]: 
array([[-0.707, -0.371,  0.371,  0.707,  0.   ,  0.   ,  0.   ,  0.   ],
       [ 0.   ,  0.   ,  0.   ,  0.   , -0.707,  0.   ,  0.707,  0.   ],
       [ 0.707,  0.928,  0.928,  0.707,  0.707,  1.   ,  0.707,  0.   ]])

In [143]: out[:,1]
Out[143]: array([-0.371,  0.   ,  0.928])

选择性重塑3d阵列到2d阵列

1 个答案: