将 3d 阵列选择性重塑为 2d 阵列

Question

我正在使用 3d 向量数组，但无法正确整形。 我的尺寸对应数量如下：

0 = 向量 (3)

1 = 点 (4)

2 = 折线 (2)

所以这可以解释为 2 条折线，每条包含 4 个点，每个点都有一个向量。我想重塑为 (3, 8) 的二维矩阵。

原来的数组是：

poly_array = array([[[-0.707, 0.0],
                      [-0.371, 0.0],
                      [0.371, 0.0],
                      [0.707, 0.0]],
                     [[0.0, -0.707],
                      [0.0, 0.0],
                      [0.0, 0.707],
                      [0.0, 0.0]],
                     [[0.707, 0.707],
                      [0.928, 1.0],
                      [0.928, 0.707],
                      [0.707, 0.0]]])

所以如果我正在查看沿第一条折线的有序点，我会运行：

for i in range(4):
    print poly_array[:,i,0]

或者对于沿着第二条折线的有序点：

for i in range(4):
    print poly_array[:,i,1]

如果我这样重塑：

new_dim = shape(poly_array)[1] * shape(poly_array)[2]
new_array = poly_array.reshape(3, new_dim)

但这会将向量排序为从每条折线中取一个（即，pt0-polyline0、pt0-polyline1、pt1-polyline0、pt1-polyline1 等）

In: print new_array[:, 0]
Out: [-0.707  0.     0.707]

In: print new_array[:, 1]
Out: [ 0.    -0.707  0.707]

但我想要

In: print new_array[:, 1]
Out: [-0.371  0.     0.928]

如何重塑形状，使其在下一条折线之前循环遍历与给定折线的点（沿轴 1）对应的所有向量？

Answer 1

您需要使用 np.swapaxes 和重塑轴对轴进行一些排列 -

poly_array.swapaxes(1,2).reshape(poly_array.shape[0],-1)

示例运行 -

In [127]: poly_array
Out[127]: 
array([[[-0.707,  0.   ],
        [-0.371,  0.   ],
        [ 0.371,  0.   ],
        [ 0.707,  0.   ]],

       [[ 0.   , -0.707],
        [ 0.   ,  0.   ],
        [ 0.   ,  0.707],
        [ 0.   ,  0.   ]],

       [[ 0.707,  0.707],
        [ 0.928,  1.   ],
        [ 0.928,  0.707],
        [ 0.707,  0.   ]]])

In [142]: out
Out[142]: 
array([[-0.707, -0.371,  0.371,  0.707,  0.   ,  0.   ,  0.   ,  0.   ],
       [ 0.   ,  0.   ,  0.   ,  0.   , -0.707,  0.   ,  0.707,  0.   ],
       [ 0.707,  0.928,  0.928,  0.707,  0.707,  1.   ,  0.707,  0.   ]])

In [143]: out[:,1]
Out[143]: array([-0.371,  0.   ,  0.928])