重塑3D阵列中的阵列集

debugcn 发表于 Dev

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为了进行计算，我有一组数组：“ sub”数组（如下所示），并且我想按照“ test”数组给出的数组对它进行整形：

import numpy as np

sub = np.array([[[[ 1.,  1.],
         [ 1.,  1.]],

        [[ 2.,  2.],
         [ 2.,  2.]],

        [[ 3.,  3.],
         [ 3.,  3.]],

        [[ 4.,  4.],
         [ 4.,  4.]]],

       [[[ 5.,  5.],
         [ 5.,  5.]],

        [[ 6.,  6.],
         [ 6.,  6.]],

        [[ 7.,  7.],
         [ 7.,  7.]],

        [[ 8.,  8.],
         [ 8.,  8.]]]])


test=np.array([[[ 1.,  1.,  2., 2.],
        [ 1.,  1.,  2., 2.],
        [ 3.,  3.,  4., 4.],
        [ 3.,  3.,  4., 4.]],

       [[ 5.,  5.,  6., 6.],
        [ 5.,  5.,  6., 6.],
        [ 7.,  7.,  8., 8.],
        [ 7.,  7.,  8., 8.]]])

我在帖子中发现了一部分代码似乎可以满足我的情况，但是我有一些错误...

k,l,m,n,p =2,2,2,2,2
conc = np.array([np.ones([p,m,n],dtype=int)*i for i in range(k*l)])
test_reshape=np.vstack([np.hstack(sub[i:i+l]) for i in range(0,k*l*p,l)])

亚历克斯·赖利

这是将数组交换，切片和堆叠成形状的另一种方法：

>>> t = sub.swapaxes(1, 3).T.swapaxes(1, 3)
>>> x = np.c_[t[::2, 0], t[1::2, 0]]
>>> y = np.c_[t[::2, 1], t[1::2, 1]]
>>> np.array((np.r_[x[0], x[1]], np.r_[y[0], y[1]]))

array([[[ 1.,  1.,  2.,  2.],
        [ 1.,  1.,  2.,  2.],
        [ 3.,  3.,  4.,  4.],
        [ 3.,  3.,  4.,  4.]],

       [[ 5.,  5.,  6.,  6.],
        [ 5.,  5.,  6.,  6.],
        [ 7.,  7.,  8.,  8.],
        [ 7.,  7.,  8.,  8.]]])

编辑：或者，挤压，切片和堆叠：

>>> x = np.c_[sub[:1][:,::2], sub[:1][:,1::2]].squeeze()
>>> y = np.c_[sub[1:][:,::2], sub[1:][:,1::2]].squeeze()
>>> np.array((np.r_[x[0], x[1]], np.r_[y[0], y[1]]))
# the required array

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