在 reshape 中使用时，python ravel 与转置

Question

我有一个 2D 数组 v、v.shape=(M_1,M_2)，我想用 v.shape=(M_2,N_1,N_2) 和 M_1=N_1*N_2 将其重塑为 3D 数组。

我想出了以下产生相同结果的行：

np.reshape(v.T, reshape_tuple)

和

np.reshape(v.ravel(order='F'), reshape_tuple)

为reshape_tuple=(M_2,N_1,N_2)。

如果原始v 是一个巨大的（可能是复值）矩阵，那么哪个在计算上更好，在什么意义上（计算时间、内存等）？

我的猜测是使用转置更好，但如果 reshape 自动执行 ravel 则可能 ravel 选项更快（尽管 reshape 可能在 C 或 Fortran 中执行 ravel 和那么不清楚）？

Answer 1

他们做事的顺序 - 重塑、改变步伐和复制 - 不同，但他们最终做同样的事情。

我喜欢使用__array_interface__ 来查看数据缓冲区的位置，以及其他更改。我想我应该添加flags 以查看order。但是我们/您知道transpose 已经将顺序更改为F，对吗？

In [549]: x=np.arange(6).reshape(2,3)
In [550]: x.__array_interface__
Out[550]: 
{'data': (187732024, False),
 'descr': [('', '<i4')],
 'shape': (2, 3),
 'strides': None,
 'typestr': '<i4',
 'version': 3}

transpose 是一个视图，具有不同的形状、步幅和顺序：

In [551]: x.T.__array_interface__
Out[551]: 
{'data': (187732024, False),
 'descr': [('', '<i4')],
 'shape': (3, 2),
 'strides': (4, 12),
 'typestr': '<i4',
 'version': 3}

不同顺序的ravel是一个副本（不同的数据缓冲区指针）

In [552]: x.ravel(order='F').__array_interface__
Out[552]: 
{'data': (182286992, False),
 'descr': [('', '<i4')],
 'shape': (6,),
 'strides': None,
 'typestr': '<i4',
 'version': 3}

transpose ravel 也是一个副本。我认为相同的数据指针只是内存重用的一种情况（因为我没有分配给变量） - 但这可以检查。

In [553]: x.T.ravel().__array_interface__
Out[553]: 
{'data': (182286992, False),
 'descr': [('', '<i4')],
 'shape': (6,),
 'strides': None,
 'typestr': '<i4',
 'version': 3}

添加重塑：

In [554]: x.T.ravel().reshape(2,3).__array_interface__
Out[554]: 
{'data': (182286992, False),
 'descr': [('', '<i4')],
 'shape': (2, 3),
 'strides': None,
 'typestr': '<i4',
 'version': 3}
In [555]: x.ravel(order='F').reshape(2,3).__array_interface__
Out[555]: 
{'data': (182286992, False),
 'descr': [('', '<i4')],
 'shape': (2, 3),
 'strides': None,
 'typestr': '<i4',
 'version': 3}

我认为 reshape 中有一个隐含的“ravel”：

In [558]: x.T.reshape(2,3).__array_interface__
Out[558]: 
{'data': (182286992, False),
 'descr': [('', '<i4')],
 'shape': (2, 3),
 'strides': None,
 'typestr': '<i4',
 'version': 3}

（我应该修改这些示例以消除内存重用的歧义。）无论如何，转置后的重塑需要与带有顺序更改的 ravel 相同的内存副本。据我所知，任何一种情况都只需要一份副本。其他操作只涉及对形状等属性的更改。

如果我们只看数组可能会更清楚

In [565]: x.T
Out[565]: 
array([[0, 3],
       [1, 4],
       [2, 5]])

在T 中，我们仍然可以按数字顺序逐步遍历数组。但在重塑之后，1 与0 一点也不接近。显然有一个副本。

In [566]: x.T.reshape(2,3)
Out[566]: 
array([[0, 3, 1],
       [4, 2, 5]])

ravel 之后的值顺序看起来很相似，在 reshape 之后更明显。

In [567]: x.ravel(order='F')
Out[567]: array([0, 3, 1, 4, 2, 5])
In [568]: x.ravel(order='F').reshape(2,3)
Out[568]: 
array([[0, 3, 1],
       [4, 2, 5]])