python 将三维数据转为二维_将三维矩阵转换/重塑为二维矩阵

使用^{}，然后使用^{}，如下-X.transpose(1,2,0).reshape(-1,X.shape[0])

解释-

1）您想要得到由X[:, 0, 0]、X[:, 0, 1]等组成的行，也就是说，我们必须将axis=0元素“推”到这种2D数组输出的最后一个轴上。下一步，我们必须决定行的顺序，它将由axes=1,2组成。现在，回到所需的2D数组输出，在第一行和第二行之间，即X[:, 0, 0]和{}之间，axis=1保持不变。因此，在2D数组输出中，第二个轴（axis=1）优先于第三个轴（axis=2）。因此，在X中，我们将axis=1推到axis=0，并将{}推到{}。因为，如前所述，X中的axis=0必须移动到最后一个轴，所以这就是axis=2。所有这些都可以通过X.transpose(1,2,0)完成。我们称之为Y。在

2）最后，我们必须将Y重塑为2D数组，使每行中的元素数与X.shape[0]相同，这是通过Y.reshape(-1,X.shape[0])实现的。因此，最终解决方案变成-X.transpose(1,2,0).reshape(-1,X.shape[0])

样本运行-In [25]: X

Out[25]:

array([[[ 0.19508052, 0.02481975],

[ 0.88915956, 0.95974095]],

[[ 0.23271151, 0.14730822],

[ 0.56763563, 0.30607283]],

[[ 0.33259228, 0.42552102],

[ 0.28950926, 0.47782175]]])

In [26]: X[:, 0, 0]

Out[26]: array([ 0.19508052, 0.23271151, 0.33259228])

In [27]: X[:, 0, 1]

Out[27]: array([ 0.02481975, 0.14730822, 0.42552102])

In [28]: X[:, 1, 0]

Out[28]: array([ 0.88915956, 0.56763563, 0.28950926])

In [29]: X[:, 1, 1]

Out[29]: array([ 0.95974095, 0.30607283, 0.47782175])

In [30]: X.transpose(1,2,0).reshape(-1,X.shape[0])

Out[30]:

array([[ 0.19508052, 0.23271151, 0.33259228],

[ 0.02481975, 0.14730822, 0.42552102],

[ 0.88915956, 0.56763563, 0.28950926],

[ 0.95974095, 0.30607283, 0.47782175]])

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