可以将以一种方式堆叠的Python数组重塑为另一种堆叠类型吗？
可以将以一种方式堆叠的Python数组重塑为另一种堆叠类型吗？
提问于 2018-06-18 05:06:59
我有这个数组：
import numpy as np
shape = (3, 2, 2)
x = np.round(np.random.rand(*shape) * 100)
y = np.round(np.random.rand(*shape) * 100)
z = np.round(np.random.rand(*shape) * 100)
w = np.round(np.random.rand(*shape) * 100)
first_stacked = np.stack((x, y, z, w), axis=0)
print(first_stacked.shape) # (4, 3, 2, 2)我想转换成这个数组：
import numpy as np
shape = (3, 2, 2)
x = np.round(np.random.rand(*shape) * 100)
y = np.round(np.random.rand(*shape) * 100)
z = np.round(np.random.rand(*shape) * 100)
w = np.round(np.random.rand(*shape) * 100)
last_stacked = np.stack((x, y, z, w), axis=-1)
print(last_stacked.shape) # (3, 2, 2, 4)我试过这个：
new_stacked = [i for i in first_stacked]
new_stacked = np.stack(new_stacked, axis=-1)
other_stacked = np.stack(first_stacked, axis=-1)
print(new_stacked.shape)
print(other_stacked.shape)
print(np.array_equal(new_stacked, last_stacked))
print(np.array_equal(new_stacked, other_stacked))输出：
(3, 2, 2, 4)
(3, 2, 2, 4)
False
True所以我的两次尝试都没有成功。我遗漏了什么？在first_stacked上只需要一个reshape就可以做到吗？我担心如果我的数组太大，如果它不仅仅是一个重塑，这可能是一个问题，尽管我的担心可能是没有根据的。
编辑:我在Jupyter Notebook中对x，y，z，w数组进行了两次随机化，第二个值显然不等于第一个值。我很抱歉。不过，如果有更好的办法，我还是很感兴趣。
因此，工作代码：
import numpy as np
shape = (3, 2, 2)
x = np.round(np.random.rand(*shape) * 100)
y = np.round(np.random.rand(*shape) * 100)
z = np.round(np.random.rand(*shape) * 100)
w = np.round(np.random.rand(*shape) * 100)
first_stacked = np.stack((x, y, z, w), axis=0)
print(first_stacked.shape)
last_stacked = np.stack((x, y, z, w), axis=-1)
print(last_stacked.shape)
new_stacked = [i for i in first_stacked]
new_stacked = np.stack(new_stacked, axis=-1)
other_stacked = np.stack(first_stacked, axis=-1)
print(new_stacked.shape)
print(other_stacked.shape)
print(np.array_equal(new_stacked, last_stacked))
print(np.array_equal(new_stacked, other_stacked))输出：
(4, 3, 2, 2)
(3, 2, 2, 4)
(3, 2, 2, 4)
(3, 2, 2, 4)
True
True回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-06-18 05:12:31
可以使用numpy.moveaxis将第一个轴移动到最后一个位置。
np.moveaxis(first_stacked, 0, -1)或者，您可以将轴滚动到所需位置
np.rollaxis(first_stacked, 0, first_stacked.ndim)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50900476
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