Question

我以为我理解了Numpy中的重塑功能，直到我搞砸了它并遇到了这个例子：

a = np.arange(16).reshape((4,4))

返回：

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

这对我有意义，但是当我这样做时：

a.reshape((2,8), order = 'F')

它返回：

array([[0,  8,  1,  9,  2, 10, 3, 11],
       [4, 12,  5, 13,  6, 14, 7, 15]])

我希望它能回归：

array([[0, 4,  8, 12, 1, 5,  9, 13],
       [2, 6, 10, 14, 3, 7, 11, 15]])

有人可以解释一下这里发生了什么吗？

Answer 1

a的元素按顺序排列＆＃39; F＆＃39;

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

是[0,4,8,12,1,5,9 ...]

现在用（2,8）阵列重新排列它们。

我认为reshape文档谈论了对元素的粗暴，然后重新塑造它们。显然，首先要完成拉威。

试用a.ravel(order='F').reshape(2,8)。

哎呀，我得到了你的期望：

In [208]: a = np.arange(16).reshape(4,4)
In [209]: a
Out[209]: 
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
In [210]: a.ravel(order='F')
Out[210]: array([ 0,  4,  8, 12,  1,  5,  9, 13,  2,  6, 10, 14,  3,  7, 11, 15])
In [211]: _.reshape(2,8)
Out[211]: 
array([[ 0,  4,  8, 12,  1,  5,  9, 13],
       [ 2,  6, 10, 14,  3,  7, 11, 15]])

好的，我必须保持＆＃39; F＆＃39;重塑期间的订单

In [214]: a.ravel(order='F').reshape(2,8, order='F')
Out[214]: 
array([[ 0,  8,  1,  9,  2, 10,  3, 11],
       [ 4, 12,  5, 13,  6, 14,  7, 15]])

In [215]: a.ravel(order='F').reshape(2,8).flags
Out[215]: 
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  ...
In [216]: a.ravel(order='F').reshape(2,8, order='F').flags
Out[216]: 
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : True

来自np.reshape docs

你可以把重塑视为第一次破坏数组（使用给定的索引顺序），然后将raveled数组中的元素插入到使用与用于的相同类型的索引排序的新数组脱散。

order上的注释相当长，因此该主题令人困惑并不奇怪。

如何numpy.reshape（）与订单=＆＃39; F＆＃39;工作？

1 个答案: