重塑 numpy 数组并将列转换为行

Question

我很抱歉标题含糊不清。 我有以下似乎无法解决的任务。 我有一个形状数组(4,2,k) 。 我想在将列转换为行时将其重塑为形状(2,k*4) 。

这是一个示例输入数组，其中 k=5：

sample_array = array([[[2., 2., 2., 2., 2.],
                       [1., 1., 1., 1., 1.]],

                      [[2., 2., 2., 2., 2.],
                       [1., 1., 1., 1., 1.]],

                      [[2., 2., 2., 2., 2.],
                       [1., 1., 1., 1., 1.]],

                      [[2., 2., 2., 2., 2.],
                       [1., 1., 1., 1., 1.]]])

我已经设法通过for-loop获得所需的 output

twos=np.array([])
ones=np.array([])

for i in range(len(sample_array)):
    twos = np.concatenate([twos, sample_array[i][0]])
    ones = np.concatenate([ones, sample_array[i][1]])

desired_array = np.array([twos, ones])

desired array如下所示：

array([[2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.,
        2., 2., 2., 2.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
        1., 1., 1., 1.]])

我的任务有更优雅的解决方案吗？ 我尝试过.reshape()、.transpose()、.ravel()，但似乎从来没有得到想要的结果。

如果这是重复的，我很抱歉，我查看了几十个 StackOverflow Q，但没有找到解决方案。

Answer 1

您可以swapaxes和reshape ：

sample_array.swapaxes(0, 1).reshape(sample_array.shape[1], -1)

output：

array([[2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.,
        2., 2., 2., 2.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
        1., 1., 1., 1.]])

Answer 2

我认为简单的水平堆栈hstack应该可以正常工作：

>>> np.hstack(sample_array)

array([[2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.,
        2., 2., 2., 2.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
        1., 1., 1., 1.]])