Python使用np.reshape以特定順序重新整形陣列

我有一個數組（a），形狀爲(1800,144)，其中a[0:900,:]都是實數，而數組a[900:1800,:]的後半部分都是零。我想要把陣列的後半部分放在水平的第一半旁邊，並將它們放在一起，這樣新的陣列形狀（a）將是(900,288)，陣列a將如下所示：Python使用np.reshape以特定順序重新整形陣列

[[1,2,3,......,0,0,0], 
[1,2,3,......,0,0,0], 
... 
]

如果這是有道理的。

當我嘗試使用np.reshape(a,(900,288))它不完全按照我想要的。它使陣列全部來自a[0:450,:]的實數和來自a[450:900,:]的零。我希望所有的零都被加到第二維上，以便從a[0:900,0:144]都是實數，a[0:900,144:288]都是零。

有沒有簡單的方法來做到這一點？

來源

2017-01-10 HM14

您可以使用numpy.hstack()來連接兩個數組：

import numpy as np 
np.hstack([a[0:900,], a[900:1800,]])

如果你想在陣列分成兩個以上的子陣列，您可以結合np.split和np.hstack使用，作爲@ HM14已評論：

np.hstack(np.split(a, n)) # assuming len(a) % n == 0 here

來源

2017-01-10 02:11:24 Psidom

現在，如果我想將原始數組拆分爲2並水平排列它，但是有一些代碼或某些我可以使用的東西，如果我想說的是拆分比我描述的數組更大的數組， 500並水平連接它？有沒有一種簡單的方法來做到這一點，而不必使用np.hstack很多次？也許是一個循環或什麼？ – HM14

一種選擇是使用'functools'中的'reduce'功能，但當然你也可以使用for循環來逐個連接結果。 – Psidom

將使用np.split和hstack的組合做同樣的事情？如果是這樣，我可能有一個簡單的解決方案... x的數組形狀是'（1800,144）'然後'x = np.split（x，2）'，它給出了一個形狀'（2,900,144）'然後'x = np.hstack（x）'給出'（900,288）'的xa形狀。如果這是相同的，那麼我可以用這種方法將x分成任意數字？ – HM14

對不起，這是太大的評論，所以我會張貼在這裏。如果你有一個很長的數組，並且你需要拆分它並重新組合，還有其他方法可以完成這個。這個例子展示瞭如何將一個相同大小的數字序列組合成一個數組。

a = np.arange(100) 
>>> b = np.split(a,10) 
>>> c = np.c_[b] 
>>> c 
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 
     [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], 
     [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29], 
     [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39], 
     [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49], 
     [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59], 
     [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69], 
     [70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79], 
     [80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89], 
     [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])

因此您可以輕鬆拆分序列並輕鬆重新組裝。如果需要，您可以重新排序堆疊順序。也許在這個序列中更容易表現出來。

d = np.r_[b[5:],b[:5]].ravel() 
>>> d 
array([50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 
     68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 
     86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 0, 1, 2, 3, 
     4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 
     22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 
     40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49])

這個例子簡單地表明你可以拿走最後五個分割序列並將它們扔到堆的前面。不需要很長時間才能發現，如果您有一系列值，即使長度不等，也可以將它們放在列表中並使用np.c_和np.r_便利函數重新組合它們（np.c_通常期望相同大小的陣列）。

因此，不是針對您的具體情況的解決方案，而是針對如何以各種方式重新組裝樣品的一些建議。

來源

2017-01-10 04:27:50 NaN

Python使用np.reshape以特定順序重新整形陣列

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