像图像一样用正方形重塑数组
我想在python中重塑一个数组（首先是numpy数组），使第一个索引处的每个元素都成为该数组中的一个正方形/象限，而不是常规的将所有元素都包含在一行中的重塑。
作为一个例子，我创建了这个数组，您可以将其解释为一个图像。我给它添加了一些值，这样我们就可以清楚地看到每个元素属于哪一行、哪列和哪条通道：
import numpy as np
X = np.zeros((8,6,3)) #8 rows, 6 columns, 3 channels (imagine RGB channels)
for i in range(3):
X[:,:,i] += i+1 #the last digit in the array elements are channels
for i in range(6):
X[:,i,:] += 10*(i+1) #the second digit in elements are columns
for i in range(8):
X[i,:,:] += 100*(i+1) #the first digit in elements are rows
打印此数组显示：
[[[ 111. 112. 113.]
[ 121. 122. 123.]
[ 131. 132. 133.]
[ 141. 142. 143.]
[ 151. 152. 153.]
[ 161. 162. 163.]]
[[ 211. 212. 213.]
[ 221. 222. 223.]
[ 231. 232. 233.]
[ 241. 242. 243.]
[ 251. 252. 253.]
[ 261. 262. 263.]]
...
- 所以，很明显，第一个索引被分组为图像行（在每个较大的组中，第一个数字是常数）
- 第二个索引是列，它们在大索引中的每个较小的组中变化
- 最后一个索引是通道，它们在较小的组中逐个更改元素。
[
[
[
[ 111. 112. 113.]
[ 121. 122. 123.]
]
[
[ 131. 132. 133.]
[ 141. 142. 143.]
]
]
[
[
[ 151. 152. 153.]
[ 161. 162. 163.]
]
[
[ 211. 212. 213.]
[ 221. 222. 223.]
]
]
....
我如何正确有效地重塑它，以便第一个索引返回正方形（2行，2列），如下所示：
[
[
[
[ 111. 112. 113.]
[ 121. 122. 123.]
]
[
[ 211. 212. 213.]
[ 221. 222. 223.]
]
]
[
[
[ 131. 132. 133.]
[ 141. 142. 143.]
]
[
[ 231. 232. 233.]
[ 241. 242. 243.]
]
]
[
[
[ 151. 152. 153.]
[ 161. 162. 163.]
]
[
[ 251. 252. 253.]
[ 261. 262. 263.]
]
]
[
[
[ 311. 312. 313.]
[ 321. 322. 323.]
]
[
[ 411. 412. 413.]
[ 421. 422. 423.]
]
]
....
共有1个答案
您需要重塑+转置/swapaxes+重塑:
X.reshape(4,2,3,2,3).swapaxes(1,2).reshape(12,2,2,3)
给予：
array([[[[ 111., 112., 113.],
[ 121., 122., 123.]],
[[ 211., 212., 213.],
[ 221., 222., 223.]]],
[[[ 131., 132., 133.],
[ 141., 142., 143.]],
[[ 231., 232., 233.],
[ 241., 242., 243.]]],
[[[ 151., 152., 153.],
[ 161., 162., 163.]],
[[ 251., 252., 253.],
[ 261., 262., 263.]]],
[[[ 311., 312., 313.],
[ 321., 322., 323.]],
[[ 411., 412., 413.],
[ 421., 422., 423.]]],
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