将 3D numpy 矩阵重塑为 2D numpy 矩阵，保持行位置

Question

作为一个简化示例，我有一个 3D numpy 矩阵，如下所示：

a = np.array([[[1,2],
               [4,np.nan],
               [7,8]],

              [[7,6],
               [4,3],
               [1,0]],

              [[0,1],
               [3,np.nan]
               [6,7]],

              [[8,7],
               [5,4],
               [2,1]]])

>>> a.shape
(4,3,2)

我想将此 3D 矩阵 (a) 重塑为 2D 矩阵 (b)，同时保持行位置。这是目标：

b = np.array([[1,2,7,6,0,1,8,7],
              [4,np.nan,4,3,3,np.nan,5,4],
              [7,8,1,0,6,7,2,1]])

>>> b.shape
(3,8)

我想我应该可以通过 .reshape() 和 .transpose() 的某种组合来实现这个目标？但是我对这种矩阵操作的东西还很陌生，这有点令人难以置信。到目前为止，我所做的一切都无法让我到达那里......

Answer 1

您可以先将前 2 个轴与 transpose 交换（这样形状将是 (3, 4, 2)），然后 reshape:

>>> a.transpose(1, 0, 2).reshape(3, 8)

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

将 3D numpy 矩阵重塑为 2D numpy 矩阵，保持行位置

Reshape 3D numpy matrix to 2D numpy matrix, maintaining row position

python

arrays

numpy

matrix

reshape