Neuanordnung von numpy Arrays

Question

Ich möchte die Dimensionen meiner numpy Array neu anordnen. Das folgende Stück Code funktioniert, aber es ist zu langsam.

for i in range(image_size): 
    for j in range(image_size): 
     for k in range(3): 
      new_im[k, i, j] = im[i, j, k] 

Nach diesem vektorisiert ich die new_im:

new_im_vec = new_im.reshape(image_size**2 * 3) 

Das heißt, ich habe nicht new_im brauchen und ich brauche nur zu new_im_vec bekommen. Gibt es einen besseren Weg, dies zu tun? image_size ist etwa 256.

Answer 1

Check out rollaxis, eine Funktion, die die Achsen um verschiebt, so dass Sie Ihre Array in einem einzigen Befehl neu zu ordnen. Wenn im Form hat i, j, k

rollaxis(im, 2) 

ein Array mit Form k zurückkehren sollte, i, j.

Danach können Sie Ihr Array abflachen, ravel ist eine klare Funktion für diesen Zweck. Putting all dies zusammen, Sie haben einen schönen Einzeiler:

new_im_vec = ravel(rollaxis(im, 2)) 

Answer 2

new_im = im.swapaxes(0,2).swapaxes(1,2) # First swap i and k, then i and j 
new_im_vec = new_im.flatten() # Vectorize 

Dies sollte viel schneller sein, weil swapaxes auf dem Array eine Ansicht zurückgibt, anstatt Elemente Kopieren über.

Und natürlich, wenn Sie new_im überspringen möchten, können Sie es in einer Zeile tun, und immer noch nur flatten macht kopieren.

new_im_vec = im.swapaxes(0,2).swapaxes(1,2).flatten()