python - 将 3d Numpy 数组转换为 2d

Question

我有一个以下形式的 3d numpy 数组:

array([[[ 1.,  5.,  4.],
    [ 1.,  5.,  4.],
    [ 1.,  2.,  4.]],

   [[ 3.,  6.,  4.],
    [ 6.,  6.,  4.],
    [ 6.,  6.,  4.]]])

有没有一种有效的方法可以将其转换为二维数组形式:

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

非常感谢!

Answer 1

In [54]: arr = np.array([[[ 1.,  5.,  4.],
                         [ 1.,  5.,  4.],
                         [ 1.,  2.,  4.]],

                        [[ 3.,  6.,  4.],
                         [ 6.,  6.,  4.],
                         [ 6.,  6.,  4.]]])

In [61]: arr.reshape((arr.shape[0], -1), order='F')
Out[61]: 
array([[ 1.,  1.,  1.,  5.,  5.,  2.,  4.,  4.,  4.],
       [ 3.,  6.,  6.,  6.,  6.,  6.,  4.,  4.,  4.]])

---

数组 arr 的形状为 (2, 3, 3)。我们希望保留长度为 2 的第一个轴，并展平长度为 3 的两个轴。

如果我们调用 arr.reshape(h, w)然后 NumPy 将尝试 reshape arr 以塑造 (h, w)。如果我们调用 arr.reshape(h, -1)，那么 NumPy 会将 -1 替换为使 reshape 有意义所需的任何整数——在这种情况下， arr.size/h.

因此，

In [63]: arr.reshape((arr.shape[0], -1))
Out[63]: 
array([[ 1.,  5.,  4.,  1.,  5.,  4.,  1.,  2.,  4.],
       [ 3.,  6.,  4.,  6.,  6.,  4.,  6.,  6.,  4.]])

这几乎就是我们想要的，但是注意每个子数组中的值，比如

[[ 1.,  5.,  4.],
[ 1.,  5.,  4.],
[ 1.,  2.,  4.]]

在进入下一行之前从左到右行进。在继续下一列之前，我们想向下移动行。为此，请使用 order='F'。

通常，NumPy 数组中的元素按 C 顺序 访问——其中最后一个索引移动最快。如果我们访问 F-order 中的元素，那么第一个索引移动最快。由于在形状为 (h, w) 的二维数组中，第一个轴与行关联，最后一个轴与列关联，以 F 顺序 行进遍历数组在移动到下一列之前向下移动每一行。