Question

让我们使用3D数组代替n维数组来说明我的问题：

>>> import numpy as np
>>> arr = np.ones(24).reshape(2, 3, 4)

所以我有一个形状数组（2、3、4）。我想将第二和第三轴连接/融合在一起，以获得形状为（2，12）的数组。

错误的以为我可以轻松完成np.concatenate的操作：

>>> np.concatenate(arr, axis=1).shape
(3, 8)

我找到了一种将np.rollaxis和np.concatenate结合使用的方法，但是随着数组维数的增加，它变得越来越难看：

>>> np.rollaxis(np.concatenate(np.rollaxis(arr, 0, 3), axis=0), 0, 2).shape
(2, 12)

有没有简单的方法可以做到这一点？看起来非常琐碎，因此必须存在一些功能，但我似乎找不到它。

编辑：的确，我可以使用np.reshape，这意味着首先要计算轴的尺寸。是否可以不事先访问/计算形状？

Answer 1

在最新的python版本上，您可以执行以下操作：

anew = a.reshape(*a.shape[:k], -1, *a.shape[k+2:])

我建议不要直接分配给.shape，因为它不适用于足够不连续的数组。

Answer 2

假设您在数组中具有n个维度，并且希望融合相邻的轴i和i+1：

shape = a.shape
new_shape = list(shape[:i]) + [-1] + list(shape[i+2:])
a.shape = new_shape