将numpy数组从3D重塑为2D

Question

我有一个形状为（5,2,1）的数组

array([[[-0.00047776],
    [-0.00065181]],

   [[-0.00065181],
    [ 0.00130446]],

   [[ 0.00130446],
    [ 0.00151989]],

   [[ 0.00151989],
    [ 0.00121407]],

   [[ 0.00121407],
    [-0.00121259]]], dtype=float32)

我想像这样将其转换为形状（2,5,1）

        array([

                [[-0.00047776], [-0.00065181], [ 0.00130446], [ 0.00151989], [ 0.00121407]], 
                [[-0.00065181], [ 0.00130446], [ 0.00151989], [ 0.00121407], [-0.00121259]]


            ])

谢谢

Answer 1

每个NumPy数组对其项都有自然的一维顺序。 这是您ravel数组时看到的顺序。 重塑（默认顺序为“ C”）不会更改数组中各项的顺序。 因此， x.reshape(shape)与x.ravel().reshape(shape) 。 这里的关键要点是， 当且仅当y.ravel()等于x.ravel() ，才可以通过重塑x来使数组y “可达” 。

因此，请考虑给定数组和所需数组中项目的倾斜（一维）顺序：

In [21]: x = np.array([[[-0.00047776], [-0.00065181]], [[-0.00065181], [ 0.00130446]], [[ 0.00130446], [ 0.00151989]], [[ 0.00151989], [ 0.00121407]], [[ 0.00121407], [-0.00121259]]], dtype=np.float32); x.ravel()
Out[21]: 
array([-0.00047776, -0.00065181, -0.00065181,  0.00130446,  0.00130446,
        0.00151989,  0.00151989,  0.00121407,  0.00121407, -0.00121259], dtype=float32)

与

In [22]: y = np.array([ [[-0.00047776], [-0.00065181], [ 0.00130446], [ 0.00151989], [ 0.00121407]], [[-0.00065181], [ 0.00130446], [ 0.00151989], [ 0.00121407], [-0.00121259]] ]); y.ravel()
Out[22]: 
array([-0.00047776, -0.00065181,  0.00130446,  0.00151989,  0.00121407,
       -0.00065181,  0.00130446,  0.00151989,  0.00121407, -0.00121259])

请注意，项目顺序是不同的。 因此，要获得所需的数组，必须首先（以某种方式）对x的项目重新排序。 在这种情况下使用swapaxes以交换第一和第二轴线的伎俩：

In [23]: x.swapaxes(0,1)
Out[25]: 
array([[[-0.00047776],
        [-0.00065181],
        [ 0.00130446],
        [ 0.00151989],
        [ 0.00121407]],

       [[-0.00065181],
        [ 0.00130446],
        [ 0.00151989],
        [ 0.00121407],
        [-0.00121259]]], dtype=float32)

In [26]: np.allclose(x.swapaxes(0,1), y)
Out[26]: True

由于x.swapaxes(0,1)已经具有形状（2,5,1），因此无需重塑。