python - 是否可以使用 numpy 中可用的函数将二维数组修补到子数组的数组中？

Question

是否可以使用 np.reshape 和 np.split 函数将二维数组修补成子数组？

import numpy as np
data = np.arange(24).reshape(4,6)
print data
[[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]
 [12 13 14 15 16 17]
 [18 19 20 21 22 23]]

answer = np.split(data,(-1,2,2),axis=1)

预期的答案是:

answer = [[[ 0  1]
   [ 6  7]]

  [[ 2  3]
   [ 8  9]]

  [[ 4  5]
   [10 11]]    

 [[12 13]
   [18 19]]

  [[14 15]
   [20 21]]

  [[16 17]
   [22 23]]]

Answer 1

split 不能同时用于多个轴。但是这里有一个使用这个操作两次的解决方案:

In [1]: import numpy as np

In [2]: data = np.arange(24).reshape(4,6)

In [3]: chunk = 2, 2

In [4]: tmp = np.array(np.split(data, data.shape[1]/chunk[1], axis=1))

In [5]: answer = np.vstack(np.split(tmp, tmp.shape[1]/chunk[0], axis=1))

In [6]: answer
Out[6]: 
array([[[ 0,  1],
        [ 6,  7]],

       [[ 2,  3],
        [ 8,  9]],

       [[ 4,  5],
        [10, 11]],

       [[12, 13],
        [18, 19]],

       [[14, 15],
        [20, 21]],

       [[16, 17],
        [22, 23]]])

不过我更喜欢 blockshaped Cyber​​ 注意到的解决方案。