如何将3D numpy数组转换为2D？

Question

我有一个像这样的三维矩阵

np.arange(16).reshape((4,2,2))

array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3]],

        [[ 4,  5],
        [ 6,  7]],

        [[ 8,  9],
        [10, 11]],

        [[12, 13],
        [14, 15]]])

我想以网格格式堆叠它们，最终得到

array([[ 0,  1,  4,  5],
       [ 2,  3,  6,  7],
       [ 8,  9, 12, 13],
       [10, 11, 14, 15]])

有没有一种方法可以在不显式使用hstack（和/或vstack）或添加额外的维度和重塑的情况下完成？

- poeticcapybara

Answer 1

In [27]: x = np.arange(16).reshape((4,2,2))

In [28]: x.reshape(2,2,2,2).swapaxes(1,2).reshape(4,-1)
Out[28]: 
array([[ 0,  1,  4,  5],
       [ 2,  3,  6,  7],
       [ 8,  9, 12, 13],
       [10, 11, 14, 15]])

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我在这里发布了更通用的函数，可用于将数组转换为块，或将块转换回数组 （点击此处）。

- unutbu

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好的，假设我有N个块矩阵，每个矩阵的维度为bm x bn，我想将它们堆叠成一个m x n的矩阵，条件是N = m x n，那么我可以使用下面的代码实现： x.reshape(m,n,bm,bn).swapaxes(1,2).reshape(bm*m,-1)我只想知道是否有任何NumPy函数可实现此目的。再次感谢@unutbu。 - poeticcapybara

@unutbu：嗯，我同意EOL的观点，这是一个非常优雅的技巧，在4D中交换轴是完成任务的一种很酷的方式！ - Jaime

@unutbu：知道这样的解决方案需要一些思考是很好的。 :) 我注意到你的解决方案是你的第27个shell输入，所以我猜想它并不容易得到。 :) 得到确认是好的。 - Eric O. Lebigot

@unutbu：我在这里有一个类似的问题，https://dev59.com/w5Pfa4cB1Zd3GeqPJenv - ajfbiw.s

你能看一下吗？谢谢。 - ajfbiw.s

如果我们在numpy的官方文档中对reshape进行扩展（只是几个词），按照以下方式阅读也是有意义的：ndarray.reshape(第四维, 第三维, 第二维, 第一维)，最高的维度总是排在最前面。 - undefined

Answer 2

将一个三维数组转换成二维数组时，transpose()是非常有用的函数。例如，为了得到原帖中期望的结果，在通过添加一个额外的维度进行重新整形后，可以使用transpose()交换第二个和第三个轴。

arr = np.arange(16).reshape(4,2,2)
reshaped_arr = arr.reshape(2,2,2,2).transpose(0,2,1,3).reshape(4,-1)

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表面上看起来，它与swapaxes()执行相同的工作，但由于transpose()允许任意轴的置换，因此更加灵活。例如，要进行以下转换，必须交换两个轴，因此需要调用两次swapaxes()，但可以通过单个transpose()调用来处理。

reshaped_arr = arr.reshape(2,2,2,2).transpose(1,2,0,3).reshape(4,-1)

- cottontail