Python使用np.reshape将三维数组展开为二维数组

三维数组展开为二维数组的实现方法

此前曾介绍过Python中实现两个二维数组叠加生成三维数组的方法。

本文尝试通过一种间接方式来解决二维数组叠加成三维数组的问题。

然而需求往往随之变化，在成功将数组叠加后，新的任务出现了：需要将三维数组还原展开为二维数组。正如俗语所说，有借有还，再借不难，今天我们将重点解决这一展开操作。

与叠加操作相比，NumPy对数组展开的支持更为完善，只需正确使用np.reshape(A, (a, b))函数即可实现。

该函数涉及以下关键参数：

A：代表需要被重新组合或重塑的原始数组。

(a, b)：定义展开后各个维度的长度。例如，若目标是将数据展开为二维结构，则(a, b)分别对应展开后的行数和列数。

此外，如果某个维度的具体长度暂时未知，可以使用-1作为占位符，NumPy会自动计算该维度的大小。

以下是一个具体的应用示例：

A = np.reshape(np.arange(24),(4,3,2)) ##生成一个数值从0到23，维度为（4,3,2）的数组
print(A)
print('A的维度：'，A.shape)
B = np.reshape(A,(-1,2))
print(B)
print('B的维度：'，B.shape)

运行结果如下：

A:
[[[ 0 1]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]

 [[ 6 7]
 [ 8 9]
 [10 11]]

 [[12 13]
 [14 15]
 [16 17]]

 [[18 19]
 [20 21]
 [22 23]]]

A的维度：(4,3,2)

B:


   [[ 0, 1],
    [ 2, 3],
    [ 4, 5],
    [ 6, 7],
    [ 8, 9],
    [10, 11],
    [12, 13],
    [14, 15],
    [16, 17],
    [18, 19],
    [20, 21],
    [22, 23]]

B的维度：(12, 2)

从结果可见，原始形状为(4, 3, 2)的三维数组被成功展开为形状为(12, 2)的二维数组，且最后一维元素的相对顺序保持不变。

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