如何像这样用 numpy 重塑数组：

【问题标题】：How to reshape an array with numpy like this:如何像这样用 numpy 重塑数组：
【发布时间】：2021-04-18 17:07:25
【问题描述】：

我有这个：

array([[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3],
       [0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3]])

我想像这样重塑我的数组：

array([[0, 0, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1],
       [2, 2, 3, 3],
       [2, 2, 3, 3]])

如何使用 python numpy 做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python-3.x numpy reshape

【解决方案1】：

你可以只拆分和连接：

a = np.array([[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3],
              [0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3]])

cols = a.shape[1] // 2
np.concatenate((a[:,:cols], a[:,cols:]))

#[[0 0 1 1]
# [0 0 1 1]
# [2 2 3 3]
# [2 2 3 3]]

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以在重塑后简单地交换行。

a= np.array([[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3],
       [0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3]]).reshape(4,4)

a[[1,2]] = a[[2,1]]

输出：

array([[0, 0, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1],
       [2, 2, 3, 3],
       [2, 2, 3, 3]])

【讨论】：