3d Numpy 数组到 2d

Posted 2023-02-23

【中文标题】3d Numpy 数组到 2d

【英文标题】：3d Numpy array to 2d

【发布时间】：2012-12-09 01:16:19

【问题描述】：

我有一个像这样的 3d 矩阵

arange(16).reshape((4,2,2))
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3]],

        [[ 4,  5],
        [ 6,  7]],

        [[ 8,  9],
        [10, 11]],

        [[12, 13],
        [14, 15]]])

并希望以网格格式堆叠它们，以

结尾

array([[ 0,  1,  4,  5],
       [ 2,  3,  6,  7],
       [ 8,  9, 12, 13],
       [10, 11, 14, 15]])

有没有一种方法可以不显式地对它们进行 hstacking（和/或 vstacking）或添加额外的维度和重塑（不确定这是否可行）？

谢谢，

【参考方案1】：

In [27]: x = np.arange(16).reshape((4,2,2))

In [28]: x.reshape(2,2,2,2).swapaxes(1,2).reshape(4,-1)
Out[28]: 
array([[ 0,  1,  4,  5],
       [ 2,  3,  6,  7],
       [ 8,  9, 12, 13],
       [10, 11, 14, 15]])

---

我已经为reshaping/unshaping arrays into blocks, here 发布了更多通用函数。

【讨论】：

好的，所以考虑到我有 N 个具有 bm x bn 维度的块矩阵并希望将它们堆叠在 m x n 矩阵中，提供 N = m x n，然后我将拥有 x.reshape(m,n,bm,bn).swapaxes(1,2).reshape(bm*m,-1) 只是想知道如果有任何为此目的的numpy函数。再次感谢@unutbu。

@unutbu：嗯，我同意 EOL 的观点，这是一个非常优雅的技巧，在 4D 中交换轴是完成任务的一种非常酷的方式！

@unutbu：很高兴知道这样的解决方案需要一些思考。 :) 我确实注意到您的解决方案是您的第 27 个 shell 输入，所以我猜想获得它并不容易。 :) 很高兴得到确认。

@unutbu：我也有类似的问题，***.com/questions/35302361/reshape-an-array-of-images

你可以看看吗？谢谢。