python - 我可以在一个 numpy 操作中使用 "rotate"和 slice 吗？

Question

我有这样的数据:

[[[1, 2, 3]
  [4, 5, 6]]
 [[7, 8, 9]
  [0, 1, 2]]]

我需要把它变成这个“形状”:

[[[1, 4], [2, 5], [3, 6]]
 [[7, 0], [8, 1], [9, 2]]]

到目前为止，我拥有的最好的方法是:

for i in range(2):
    pairs = tuple(
        array[i, :, j] for j in range(3)  # ---axis-2-length---
    )
    print(pairs)

生产:

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

虽然这样可以完成工作，但需要大量解释 Python，尤其是随着这些数据集的增长。所以我想知道我是否可以通过花哨的索引或转置或其他我的 numpy-fu 还不足以想象我自己的方式来完成这项工作。

有谁知道如何使用 numpy 更优雅地完成这项工作？

Answer 1

用 ndarray.transpose 转置将在这里工作。

>>> x.transpose(0, 2, 1)
array([[[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]],

       [[7, 0],
        [8, 1],
        [9, 2]]])