如何在 Numpy 中将数组展平为矩阵？

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何在 Numpy 中将数组展平为矩阵？

【英文标题】：How to flatten an array to a matrix in Numpy?

【发布时间】：2018-12-12 16:09:27

【问题描述】：

我正在寻找一种优雅的方法，基于指定要保留的维度的单个参数将任意形状的数组展平为矩阵。为了说明，我想

def my_func(input, dim):
    # code to compute output
    return output

例如给定一个input 形状2x3x4 的数组，output 应该是dim=0 一个形状12x2 的数组；对于dim=1 形状数组8x3；对于dim=2 一个形状数组6x8。如果我只想展平最后一个维度，那么这很容易通过

input.reshape(-1, input.shape[-1])

但我想添加添加 dim 的功能（优雅地，无需遍历所有可能的情况 + 检查 if 条件等）。可以通过首先交换维度，使感兴趣的维度在尾随，然后应用上述操作。

有什么帮助吗？

【问题讨论】：

有对应的转置吗？

【参考方案1】：

我们可以置换轴和重塑 -

# a is input array; axis is input axis/dim
np.moveaxis(a,axis,-1).reshape(-1,a.shape[axis])

从功能上讲，它基本上是将指定的轴向后推，然后保持该轴长度形成第二个轴，然后合并其余轴形成第一个轴。

示例运行 -

In [32]: a = np.random.rand(2,3,4)

In [33]: axis = 0

In [34]: np.moveaxis(a,axis,-1).reshape(-1,a.shape[axis]).shape
Out[34]: (12, 2)

In [35]: axis = 1

In [36]: np.moveaxis(a,axis,-1).reshape(-1,a.shape[axis]).shape
Out[36]: (8, 3)

In [37]: axis = 2

In [38]: np.moveaxis(a,axis,-1).reshape(-1,a.shape[axis]).shape
Out[38]: (6, 4)

【讨论】：

谢谢。为我工作。