如何重塑2D阵列？

Question

我想重塑四个2D数组：A，B，C和D（为了最小化功能，我在“大数组”之前拆分了...这些数组是最小化的分析结果）按特定顺序排列：

AB

光盘

我尝试使用np.reshape或vectorize然后进行连接，但是无法获得此顺序，如您在下面的图片中所见，所有内容都是混合的。 我应该得到均匀的结果

感谢您的回答，通过这种方式效果很好！

而且我必须将其应用于大量的子数组，因此我想自动化数组的重塑，如下例所示（4个数组的情况）。 如您所见，我尝试使用循环，但它不起作用，也许通过这种方式可能不是很快...

test_reshape = np.empty([20,20])


test_reshape[0:10,0:10] = frametemperature[0,:,:]
test_reshape[0:10,10:10*2.] = frametemperature[1,:,:]

test_reshape[10:10*2.,0:10] = frametemperature[2,:,:]
test_reshape[10:10*2.,10:10*2.] = frametemperature[3,:,:]



for i in range(frametemperature.shape[0]/2):
    for j in range(frametemperature.shape[0]/2):
        for k in range(frametemperature.shape[0]): 
            test_reshape[i*10:10*(i+1),j*10:10*(j+1)] = frametemperature[k,:,:]

Answer 1

因此，您有4个2d阵列要合并回一个2d阵列。

1） 创建一个空的2d数组将其存储在

import numpy as np
blank = np.empty([4,4])

2）根据其位置分配数组，而不是串联

A = np.ones([2,2])
B = np.ones([2,2]) * 2
C = np.ones([2,2]) * 3
D = np.ones([2,2]) * 4
blank[0:2,0:2] = a
blank[0:2,2:4] = b
blank[2:4,0:2] = c
blank[2:4,2:4] = d
blank