Question

我想将形状（m，n，l）的3d数组转换为形状（m * n，l）的2d数组，如下所示：

 - name: Extract files from discovered zip file
   unarchive:
     src: "{{ base_path }}/weblogic-deployment/environments/{{ client_environment }}/discovered_domain.zip"
     dest: "{{ base_path }}/weblogic-deployment/environments/{{ client_environment }}/tmp"
     exclude: 
      - ./wlsdeploy/applications/
     remote_src: yes

到

A = [[[1, 2],[3, 4]],  [[5, 6],[7, 8]]]

对于范围（l）中的每个i，我都使用

B = [[1, 3, 2, 4], [5, 7, 6, 8]]

有效。但是，当我使用reshape(A[i, :, :], (1, -1), order='F')时，会出现以下错误。

signal.hilbert(B)

我想知道是否存在不使用 order ='F'来重塑矩阵的另一种方法。

谢谢。

Answer 1

您显示的重塑形状是从(l, m, n)到(l, m * n)，而不是(l * m, n)。您可以通过交换最后两个轴来模拟F阶，同时保持C阶：

B = np.swapaxes(A, -2, -1).reshape(A.shape[0], -1)

请注意，这将复制您的数据，因为交换后数组将不再连续。

Answer 2

这会回答您的问题吗？

import numpy as np

A = np.array([[[1, 2],[3, 4]],  [[5, 6],[7, 8]]])

B = A.T.reshape(-1, A.shape[2]).T

将3D阵列转换为2D阵列

2 个答案: