python - 以特定方式重新排列 3D numpy 数组

Question

我正在 numpy 中处理 3D 矩阵。我实际上是使用 ctypes 将这些矩阵传递给 C 来执行一些计算，然后返回结果。现在的问题是，我的结果是正确的(我在纸上进行了数学计算来验证)，但它只是不是我想要的形式。

这是一个例子。我有一个以下形式的 3D 数组:

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

       [[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]],

       [[18, 19, 20],
        [21, 22, 23],
        [24, 25, 26]]]) 

我需要将其转换为一种形式，其中所有二维子矩阵的第 i 列形成一个新的二维子矩阵，如下所示:

array([[[ 0, 9,  18],
        [ 3, 12, 21],
        [ 6, 15, 24]],

       [[ 1, 10, 19],
        [ 4, 13, 22],
        [ 7, 16, 25]],

       [[2, 11, 20],
        [5, 14, 23],
        [8, 17, 26]]]) 

我尝试过使用np.rot90、np.flipud、np.fliplr的各种组合，但均无济于事。对此的任何帮助将不胜感激。

非常感谢!

Answer 1

您想要的输出是轴顺序相反的初始数组。这就是 NumPy 将转置推广到任意维数组的方式，因此您可以使用 T 属性来实现此目的:

In [3]: x
Out[3]: 
array([[[ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]],

       [[18, 19, 20],
        [21, 22, 23],
        [24, 25, 26]]])

In [4]: x.T
Out[4]: 
array([[[ 0,  9, 18],
        [ 3, 12, 21],
        [ 6, 15, 24]],

       [[ 1, 10, 19],
        [ 4, 13, 22],
        [ 7, 16, 25]],

       [[ 2, 11, 20],
        [ 5, 14, 23],
        [ 8, 17, 26]]])