如何在 python 中以类似盒子的方式将几个 2D 数组合并为一个 2D 数组（列表）？

Question

假设我有 9 个二维数组，格式如下：

A1 = [[ a1, b1, c1 ],
      [ d1, e1, f1 ],
      [ g1, h1, i1 ]]

A2 = [[ a2, b2, c2 ],
      [ d2, e2, f2 ],
      [ g2, h2, i2 ]] 
.....
A9 = [[ a9, b9, c9 ],
      [ d9, e9, f9 ],
      [ g9, h9, i9 ]]

我想将它们连接起来得到一个像这样的二维数组：

A = [B1, B2, B3]

在哪里

B1 = np.concatenate((A1,A2, A3),axis=1) 
B2 = np.concatenate((A4,A5, A6),axis=1) 
B3 = np.concatenate((A7,A8, A9),axis=1) 

我将有 N 个数组，我会像这样计算 N 的值：

img = Image.open(file_name)
img_width, img_height = img.size

tile_height = int(input('Enter the height of tile:'))
tile_width = int(input("Enter the width of tile:'))

N = (img_height//tile_height)*(img_width//tile_width)

# **The image will be broken down into n tiles of size tile_width x tile_height**

for i in range(img_height//tile_height):
    for j in range(img_width//tile_width):
         box = (j*width, i*height, (j+1)*width, (i+1)*height)
         img.crop(box)
         ...

所以本质上，我有一个图像被分解为 N 个图块，经过一些处理后，我将这些图像图块数据存储为 numpy 数组，我想将它们连接/合并到相同方向的单个 2D numpy 数组中作为原始图像。我该怎么做？

Answer 1

这似乎是bmat 的完美用例

编辑：如何使用 bmat

bmat 接受块矩阵作为第一个参数。

[[A11, A12, ..., A1n]
 [A21, A22, ..., A2n]
 ...
 [Am1, Am2, ..., Amn]]

并且不限于 9 个子矩阵的情况，巧合的是，bmat 文档中的示例与您问题中的示例大小相同。

import numpy as np;
mats = []
for i in range(10):
    mats.append(np.ones((4, 2)) * i);
np.bmat([mats[:5], mats[5:]])

给予

matrix([[0., 0., 1., 1., 2., 2., 3., 3., 4., 4.],
        [0., 0., 1., 1., 2., 2., 3., 3., 4., 4.],
        [0., 0., 1., 1., 2., 2., 3., 3., 4., 4.],
        [0., 0., 1., 1., 2., 2., 3., 3., 4., 4.],
        [5., 5., 6., 6., 7., 7., 8., 8., 9., 9.],
        [5., 5., 6., 6., 7., 7., 8., 8., 9., 9.],
        [5., 5., 6., 6., 7., 7., 8., 8., 9., 9.],
        [5., 5., 6., 6., 7., 7., 8., 8., 9., 9.]])