numpy - 将数组的最后一维拆分为低维数组

Question

假设我们有一个数组 NxMxD形状。我想得到一个列表 D NxM数组。

正确的做法是:

np.dsplit(myarray, D)

但是，这会返回 D NxMx1数组。

我可以通过执行以下操作来达到预期的结果:

[myarray[..., i] for i in range(D)]

或者:

[np.squeeze(subarray) for subarray in np.dsplit(myarray, D)]

但是，我觉得需要执行额外的操作有点多余。我有没有遗漏 numpy返回所需结果的函数？

Answer 1

试试 D.swapaxes(1,2).swapaxes(1,0)

>>>import numpy as np
>>>a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
>>>a
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]]])

>>>[a[:,:,i] for i in range(4)]
[array([[ 0,  4,  8],
       [12, 16, 20]]),
 array([[ 1,  5,  9],
       [13, 17, 21]]),
 array([[ 2,  6, 10],
       [14, 18, 22]]),
 array([[ 3,  7, 11],
       [15, 19, 23]])]

>>>a.swapaxes(1,2).swapaxes(1,0)
array([[[ 0,  4,  8],
        [12, 16, 20]],

       [[ 1,  5,  9],
        [13, 17, 21]],

       [[ 2,  6, 10],
        [14, 18, 22]],

       [[ 3,  7, 11],
        [15, 19, 23]]])

编辑:正如ajcr所指出的(再次感谢)， transpose命令更方便，因为可以通过使用一步完成两次交换

D.transpose(2,0,1)