2-D 배열에서 4-D ndarray 재구성

2-D로 변환하고 일부 연산을 수행 한 다음 다시 4-D로 변환해야하는 4-D 배열이 있습니다. 조작을 위해 요소의 순서가 유지되는 것이 중요합니다. this 게시물에서 np.swapaxes(1, 2)을 사용하여이 모양 변경 작업을 수행하는 방법을 알았습니다.2-D 배열에서 4-D ndarray 재구성

하지만 이제는 다시 시작하여 원래의 4D 매트릭스로 다시 구성하는 방법을 혼동합니다.

표준 numpy 방법으로 어떻게 수행합니까?

출처

2017-11-24 ANANDA PADHMANABHAN S

이것은 도움이 될 수 있습니다 - https://stackoverflow.com/questions/16856788/slice-2d-array-into-smaller-2d-arrays – Divakar

역순을 사용할 수 없습니까? 아마 4와 swapaxes로 다시 변형 될 수 있습니까? ? – hpaulj

4 2로 다시 :

In [348]: arr4 = np.arange(2*3*4*5).reshape(2,3,4,5) 
In [349]: arr2 = arr4.transpose(0,2,1,3).reshape(8,15) 
In [350]: arr2 
Out[350]: 
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 20, 21, 22, 23, 24, 40, 41, 42, 
     43, 44], 
     [ 5, 6, 7, 8, 9, 25, 26, 27, 28, 29, 45, 46, 47, 
     48, 49], 
     [ 10, 11, 12, 13, 14, 30, 31, 32, 33, 34, 50, 51, 52, 
     53, 54], 
     [ 15, 16, 17, 18, 19, 35, 36, 37, 38, 39, 55, 56, 57, 
     58, 59], 
     [ 60, 61, 62, 63, 64, 80, 81, 82, 83, 84, 100, 101, 102, 
     103, 104], 
     [ 65, 66, 67, 68, 69, 85, 86, 87, 88, 89, 105, 106, 107, 
     108, 109], 
     [ 70, 71, 72, 73, 74, 90, 91, 92, 93, 94, 110, 111, 112, 
     113, 114], 
     [ 75, 76, 77, 78, 79, 95, 96, 97, 98, 99, 115, 116, 117, 
     118, 119]]) 

In [351]: arrN = arr2.reshape(2,4,3,5).transpose(0,2,1,3) 
In [352]: np.allclose(arr4,arrN) 
Out[352]: True

나는 매개 변수 transpose를 사용하고 있지만, swapaxes은 단지뿐만 아니라 작동합니다. 테스트를 위해 치수를 구별하는 것이 편리합니다. 그런 식으로 대부분의 실수는 오류 또는 분명한 불일치를 초래합니다. 원래 4x5 내부 블록은 2 차원 배열에서 여전히 분명합니다.

출처

2017-11-25 00:47:36 hpaulj

2-D 배열에서 4-D ndarray 재구성

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