如何使用 numpy.reshape 交换数组的轴

Question

我有一个巨大的空数组（300000,80,80），我想使用numpy.reshape交换它的轴。 我试过numpy.rollaxis ， numpy.swapaxes和numpy.transpose 。 他们的工作就像一个魅力，但他们放慢了前面的花哨索引。

我也尝试过 C 或 F 命令来创建空数组，但没有任何改变。

那么，我如何使用numpy.reshape来改变轴顺序，如下所示：

(300000,80,80) -> (80,80,300000) 不使用numpy.rollaxis等。

每一个想法都将不胜感激。

这是我的代码：

patch = np.ones([3,80,80])
image = np.empty([300000,80,80], dtype='uint8', order='C')

for i in range(0,300000,3):
  image[i:i+3] = patch

# if i use np.rollaxis, next fancy indexing execute too slow.
pt = ([...], [...]) #some tuple
ij = ([...], [...]) #some tuple

transformed[pt] = image[ij]

Answer 1

reshape不能与transpose/swapaxes一样工作。

我会尽力说明。

In [1]: arr = np.arange(6).reshape(2,3)
In [2]: arr
Out[2]: 
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])

arr实际上是源arange的view ，共享数据缓冲区中元素的顺序是：

In [3]: arr.ravel()
Out[3]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

transpose也是一个view ，但具有不同的shape 、 strides和order

In [4]: tarr = np.transpose(arr)
In [5]: tarr
Out[5]: 
array([[0, 3],
       [1, 4],
       [2, 5]])
In [6]: tarr.ravel()
Out[6]: array([0, 3, 1, 4, 2, 5])      # order C
In [7]: tarr.ravel(order='F')
Out[7]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
In [8]: arr.strides
Out[8]: (24, 8)
In [9]: tarr.strides
Out[9]: (8, 24)

到tarr跨越 tarr 的列，它步进 24 个字节，或 3 个元素 - 从 0 到 3，从 1 到 4 等。

因为它是一个view ，所以transpose速度很快。 但是后续操作往往需要一个副本，对于大的 arrays 来说要慢得多。

如果我们尝试仅仅重塑，我们会得到：

In [10]: np.reshape(arr,(3,2))
Out[10]: 
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5]])
In [11]: np.reshape(arr,(3,2)).ravel()
Out[11]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
In [12]: np.reshape(arr,(3,2)).strides
Out[12]: (16, 8)

形状匹配tarr ，但strides不匹配。 [0,1,2]行已被拆分。