如何在不使用 NumPy 复制的情况下展平多维数组的轴?
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【中文标题】如何在不使用 NumPy 复制的情况下展平多维数组的轴?【英文标题】:How to flatten axes of a multidimensional array without making copies in NumPy? 【发布时间】:2012-04-20 13:41:16 【问题描述】:我想知道是否有一种方法可以沿给定轴展平多维数组(即 ndarray
类型),而无需在 NumPy 中复制。例如,我有一个二维图像数组,我希望将每个图像展平为一个向量。因此,一种简单的方法是numpy.array([im.flatten() for im in images])
,但这会创建每个副本。
【问题讨论】:
【参考方案1】:ravel
它:
>>> a = numpy.arange(25).reshape((5, 5))
>>> b = a.ravel()
>>> b[0] = 55
>>> a
array([[55, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23, 24]])
或者reshape
它:
>>> a = numpy.arange(27).reshape((3, 3, 3))
>>> b = a.reshape((9, 3))
>>> b[0] = 55
>>> a
array([[[55, 55, 55],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8]],
[[ 9, 10, 11],
[12, 13, 14],
[15, 16, 17]],
[[18, 19, 20],
[21, 22, 23],
[24, 25, 26]]])
在大多数情况下,它们都返回原始数组的视图,而不是副本。
【讨论】:
谢谢!reshape
为我做了诀窍。我之前认为它会破坏我的二维矩阵和向量之间的一对一映射。但不,它奏效了!【参考方案2】:
如果您不知道输入数组的形状:
images.reshape((images.shape[0], -1))
-1
告诉 reshape 计算剩余的尺寸。这假设您
想要展平图像的第一个轴。
【讨论】:
以上是关于如何在不使用 NumPy 复制的情况下展平多维数组的轴?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章