numpy.reshape()与order ='F'如何工作？ - python

我以为我了解Numpy中的重塑功能，直到我弄乱它并遇到以下示例：

a = np.arange(16).reshape((4,4))

返回：

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

这对我来说很有意义，但是当我这样做时：

a.reshape((2,8), order = 'F')

它返回：

array([[0,  8,  1,  9,  2, 10, 3, 11],
       [4, 12,  5, 13,  6, 14, 7, 15]])

我希望它会返回：

array([[0, 4,  8, 12, 1, 5,  9, 13],
       [2, 6, 10, 14, 3, 7, 11, 15]])

有人可以解释一下这里发生了什么吗？

参考方案

a的元素，顺序为“ F”

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

是[0,4,8,12,1,5,9 ...]

现在将它们重新排列为（2,8）数组。

我认为reshape文档讨论了拆散元素，然后重塑它们的形状。显然，首先完成了。

试用a.ravel(order='F').reshape(2,8)。

糟糕，我得到了您的期望：

In [208]: a = np.arange(16).reshape(4,4)
In [209]: a
Out[209]: 
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
In [210]: a.ravel(order='F')
Out[210]: array([ 0,  4,  8, 12,  1,  5,  9, 13,  2,  6, 10, 14,  3,  7, 11, 15])
In [211]: _.reshape(2,8)
Out[211]: 
array([[ 0,  4,  8, 12,  1,  5,  9, 13],
       [ 2,  6, 10, 14,  3,  7, 11, 15]])

好，我必须在重塑时保持'F'顺序

In [214]: a.ravel(order='F').reshape(2,8, order='F')
Out[214]: 
array([[ 0,  8,  1,  9,  2, 10,  3, 11],
       [ 4, 12,  5, 13,  6, 14,  7, 15]])

In [215]: a.ravel(order='F').reshape(2,8).flags
Out[215]: 
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  ...
In [216]: a.ravel(order='F').reshape(2,8, order='F').flags
Out[216]: 
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : True

来自np.reshape文档

您可以将重塑视为首先散布数组（使用给定
索引顺序），然​​后将raveled数组中的元素插入到
新数组，其使用的索引排序方式与
闲逛。

order上的注释相当长，因此该主题令人困惑也就不足为奇了。

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