在 Python 中使用 reshape 来重塑数组

Question

我有一个如下所示的数组：

array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
       [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4],
       [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5],
       [6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],
       [7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7]])

如何使用 reshape 将其分成 4 个夹头，使其看起来像

array([[[0, 0, 0, 0],  
       [1, 1, 1, 1],  
       [2, 2, 2, 2],  
       [3, 3, 3, 3]],  
       [[0, 0, 0, 0],  
       [1, 1, 1, 1],  
       [2, 2, 2, 2],  
       [3, 3, 3, 3]], 
       [[4, 4, 4, 4],
       [5, 5, 5, 5],
       [6, 6, 6, 6],
       [7, 7, 7, 7]],
       [[4, 4, 4, 4],
       [5, 5, 5, 5],
       [6, 6, 6, 6],
       [7, 7, 7, 7]]])

我在 reshape(m,n,l) 中尝试了 m、n、l 的不同整数组合，但没有任何效果。

Answer 1

编辑：抱歉，我没有意识到这是 3-d 结果，而不是 4-d 结果。要获得 3-d 的，您将不得不再次重塑。而额外的重塑将复制数据。

你不能，你也需要转置：

In [1]: a = np.arange(8)[:,None].repeat(8,axis=1)

In [2]: a
Out[2]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
       [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4],
       [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5],
       [6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],
       [7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7]])

In [3]: b = a.reshape(2,4,2,4)

In [4]: b
Out[4]: 
array([[[[0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0]],
         ...
        [[7, 7, 7, 7],
         [7, 7, 7, 7]]]])

In [5]: b.transpose(0,2,1,3)
Out[5]: 
array([[[[0, 0, 0, 0],
         [1, 1, 1, 1],
         [2, 2, 2, 2],
         [3, 3, 3, 3]],

        [[0, 0, 0, 0],
         [1, 1, 1, 1],
         [2, 2, 2, 2],
         [3, 3, 3, 3]]],


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

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

Answer 2

在所有 numpy 数组（实际上，所有数组（不是链表））下面都是线性内存块，您的解释赋予了更高维的性质。考虑它的方式是 element [i, j] 是 really element [i * num_cols + j] 在底层数组中。

Numpy 为您处理所有跨步细节，让您可以轻松地使用所需的维度索引到内存中，但是您有一个限制，即您只能将数据重新整形为可以编写规则的数组像上面的转换 (i,j) -> 单个索引，你想要的不是。

有很多方法可以做你想做的事，但它们都涉及复制数据

In [6]: array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
       [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4],
       [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5],
       [6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],
       [7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7]]).reshape(-1, 4)[np.r_[range(0, 8, 2), range(1, 8, 2), range(8, 16, 2), range(9, 16, 2)]].reshape(4, 4, 4)
Out[6]: 
array([[0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3],
       [0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3],
       [4, 4, 4, 4],
       [5, 5, 5, 5],
       [6, 6, 6, 6],
       [7, 7, 7, 7],
       [4, 4, 4, 4],
       [5, 5, 5, 5],
       [6, 6, 6, 6],
       [7, 7, 7, 7]])

或者假设你的数组在a

In [10]: np.vstack([a[:4, :4], a[:4, 4:], a[4:, :4], a[4:, 4:]])
Out[10]: 
array([[0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3],
       [0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3],
       [4, 4, 4, 4],
       [5, 5, 5, 5],
       [6, 6, 6, 6],
       [7, 7, 7, 7],
       [4, 4, 4, 4],
       [5, 5, 5, 5],
       [6, 6, 6, 6],
       [7, 7, 7, 7]]).reshape(4, 4, 4)

或者只是

np.array([a[:4, :4], a[:4, 4:], a[4:, :4], a[4:, 4:]])