如何将 4D NumPy 数组重塑为 2D 数组？

在 NumPy 中将 4D 数组重塑为 2D 数组背后的直觉和想法

在 NumPy 中，重塑多维数组需要了解轴排列和重塑功能。要将 4D 数组重塑为 2D 数组，我们通常遵循三个步骤：

1. 排列轴： 重新排列数组的维度以匹配所需的输出形状。这是使用 transpose、moveaxis、rollaxis 或 swapaxes 等函数完成的。
2. 拆分或合并轴：通过创建新轴（拆分）或组合现有轴来调整数组的维度（
3. 重塑：使用重塑函数将数组的形状调整为所需的输出大小。

示例

考虑以下 4D 数组：

array([[[[ 0,  0],
         [ 0,  0]],

        [[ 5, 10],
         [15, 20]]],


       [[[ 6, 12],
         [18, 24]],

        [[ 7, 14],
         [21, 28]]]])

将其重塑为 (4,4)：

1. 排列轴： 我们希望轴顺序为 (0, 1, 3, 2)。这可以使用转置来实现：

a = a.transpose((2, 0, 3, 1))

2. 分割轴：不执行分割，因为我们已经有了正确的维度数。
3. 重塑： 重塑为所需形状：

a = a.reshape(4,4)

结果：

array([[ 0,  5,  0, 10],
       [ 6,  7, 12, 14],
       [ 0, 15,  0, 20],
       [18, 21, 24, 28]])

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