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有没有简单的方法来压平
import numpy
np.arange(12).reshape(3,4)
Out[]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
进入
array([ 0, 1, 4, 5, 8, 9, 2, 3, 6, 7, 10, 11])
最佳答案
您似乎正在考虑考虑特定数量的列来形成 block ,然后获取每个 block 中的元素,然后移动到下一个 block 。因此,考虑到这一点,这是一种方法 -
In [148]: a
Out[148]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
In [149]: ncols = 2 # no. of cols to be considered for each block
In [150]: a.reshape(a.shape[0],-1,ncols).swapaxes(0,1).ravel()
Out[150]: array([ 0, 1, 4, 5, 8, 9, 2, 3, 6, 7, 10, 11])
背后的动机在this post
中有详细讨论。 .
此外,保持 2D 格式 -
In [27]: a.reshape(a.shape[0],-1,ncols).swapaxes(0,1).reshape(-1,ncols)
Out[27]:
array([[ 0, 1],
[ 4, 5],
[ 8, 9],
[ 2, 3],
[ 6, 7],
[10, 11]])
并以直观 3D 数组格式 -
In [28]: a.reshape(a.shape[0],-1,ncols).swapaxes(0,1)
Out[28]:
array([[[ 0, 1],
[ 4, 5],
[ 8, 9]],
[[ 2, 3],
[ 6, 7],
[10, 11]]])
关于python - 在列 block 中展平或分组数组 - NumPy/Python,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58101239/
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