使用自定义排序进行 Numpy 整形

如何解决使用自定义排序进行 Numpy 整形

有没有办法对不是 'C' 或 'F' 的 reshape 函数进行自定义排序？

我想通过首先更改第二个索引，然后更改第三个索引，最后更改第一个索引来获取一个平面数组并使其成为 3 维的？

例如类似的东西

a = np.arange(12).reshape((2,2,3),(2,3,1)) # Second parameter not real numpy

导致：

a[:,:,0] = [[0,1],[6,7]]
a[:,1] = [[2,3],[8,9]]
a[:,2] = [[4,5],[10,11]]

这似乎是很普通的功能，但我似乎无法找到一种方法来做到这一点，而无需在循环中手动重塑它，这是不可取的。

感谢您的帮助！

解决方法

首先，你生产了什么？

this.dgLogView = new HW_Hub.CustomDataGridView();

现在让我们尝试向后工作：

简单的重塑无济于事：

In [127]: a = np.zeros((2,2,2),int)
In [128]: a = np.zeros((2,3),int)
In [129]: a[:,:,0] = [[0,1],[6,7]]
     ...: a[:,1] = [[2,3],[8,9]]
     ...: a[:,2] = [[4,5],[10,11]]
In [130]: a
Out[130]: 
array([[[ 0,4],[ 1,3,5]],[[ 6,8,10],[ 7,9,11]]])

但转置最后两个轴：

In [131]: a.reshape(2,6)
Out[131]: 
array([[ 0,4,1,[ 6,10,7,11]])

所以在向前的方向：

In [132]: a.transpose(0,1)
Out[132]: 
array([[[ 0,[ 2,[ 4,7],[ 8,9],11]]])
In [133]: a.transpose(0,1).reshape(2,6)
Out[133]: 
array([[ 0,11]])