使用x，y，z順序將1D numpy數組重塑為3D

Question

假設我有一個與x，y和z值相對應的一維值數組，如下所示：

x  y  z  arr_1D
0  0  0  0
1  0  0  1
0  1  0  2
1  1  0  3
0  2  0  4
1  2  0  5
0  0  1  6
...
0  2  3  22
1  2  3  23

我想將arr_1D放入形狀為(nx,ny,nz) （在這種情況下為(2,3,4) ）的3D數組arr_3D 。 我想使用arr_3D[x_index, y_index, z_index]引用這些值，例如arr_3D[1,2,0]=5 。 使用numpy.reshape(arr_1D, (2,3,4))給我一個尺寸正確的3D矩陣，但沒有按照我想要的方式排序。 我知道我可以使用以下代碼，但是我想知道是否有一種方法可以避免笨拙的for循環嵌套。

arr_1d = np.arange(24)
nx = 2
ny = 3
nz = 4
arr_3d = np.empty((nx,ny,nz))
count = 0
for k in range(nz):
    for j in range(ny):
        for i in range(nx):
            arr_3d[i,j,k] = arr_1d[count]
            count += 1

print arr_3d[1,2,0]

output: 5

什么是最pythonic和/或最快的方法來做到這一點？ 我通常想對長度為100,000的數組進行此操作。

Answer 1

您真正靠近的地方，但是由於您希望x軸成為經過最快迭代的軸，因此您需要使用類似

arr_3d = arr_1d.reshape((4,3,2)).transpose()

因此，您將以正確的元素順序創建數組，但維度順序錯誤，然后更正維度的順序。