Question

我有一个具有以下尺寸的numpy数组 - （256,128,4,200） - 基本上前两个可以形成图像，第三个是通道，第四个是帧（＆＃34;时间实例＆＃34 ）。我怎样才能重新塑造阵列，以便框架被堆叠＆＃34;一个接一个，换句话说，阵列的形状为（256,128 * 200,4）？重要的是，连接是逐帧的，因此保留帧中值的顺序。

基本上，需要的是优化：

data_new = data[:, :, :, 0]
for i in range(1, data.shape[3]):
    data_new = np.concatenate((data_new, data[:, :, :, i]), axis=1)

Answer 1

使用np.transpose置换轴并重新整形 -

m,n = data.shape[::2]
data_new = data.transpose(0,3,1,2).reshape(m,-1,n)

或roll-axis并重塑 -

data_new = np.rollaxis(data,3,1).reshape(m,-1,n)

运行时测试 -

In [40]: data = np.random.randint(0,9,(256,128,4,200))

In [46]: %%timeit
    ...: data_new = data[:, :, :, 0]
    ...: for i in range(1, data.shape[3]):
    ...:     data_new = np.concatenate((data_new, data[:, :, :, i]), axis=1)
    ...: 
1 loop, best of 3: 3.56 s per loop

In [49]: m,n = data.shape[::2]

In [50]: %timeit data.transpose(0,3,1,2).reshape(m,-1,n)
10 loops, best of 3: 47.1 ms per loop

In [51]: %timeit np.rollaxis(data,3,1).reshape(m,-1,n)
10 loops, best of 3: 46.8 ms per loop

因此，76x+加速是矢量化利润。

将4D numpy阵列重塑为3D

1 个答案: