4-D ndarrayを2次元配列に再構成する

Question

2次元に変換し、いくつかの操作を行い、次に4-Dに変換する必要がある4次元配列を持っています。操作のために要素の順序が保持されることが重要です。 this投稿から、私はnp.swapaxes(1, 2)を使ってこのような変形操作を行う方法を知りました。

しかし、私はそれを元の4Dマトリックスに戻す方法を混乱させています。

どのように標準のnumpyメソッドでこれを行うのですか？

Answer 1

4 2へと戻っ：

In [348]: arr4 = np.arange(2*3*4*5).reshape(2,3,4,5) 
In [349]: arr2 = arr4.transpose(0,2,1,3).reshape(8,15) 
In [350]: arr2 
Out[350]: 
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 20, 21, 22, 23, 24, 40, 41, 42, 
     43, 44], 
     [ 5, 6, 7, 8, 9, 25, 26, 27, 28, 29, 45, 46, 47, 
     48, 49], 
     [ 10, 11, 12, 13, 14, 30, 31, 32, 33, 34, 50, 51, 52, 
     53, 54], 
     [ 15, 16, 17, 18, 19, 35, 36, 37, 38, 39, 55, 56, 57, 
     58, 59], 
     [ 60, 61, 62, 63, 64, 80, 81, 82, 83, 84, 100, 101, 102, 
     103, 104], 
     [ 65, 66, 67, 68, 69, 85, 86, 87, 88, 89, 105, 106, 107, 
     108, 109], 
     [ 70, 71, 72, 73, 74, 90, 91, 92, 93, 94, 110, 111, 112, 
     113, 114], 
     [ 75, 76, 77, 78, 79, 95, 96, 97, 98, 99, 115, 116, 117, 
     118, 119]]) 

In [351]: arrN = arr2.reshape(2,4,3,5).transpose(0,2,1,3) 
In [352]: np.allclose(arr4,arrN) 
Out[352]: True 

私は、パラメータを持つtransposeを使用していますが、swapaxesは全く同じように動作します。テストのために、ディメンションを区別しておくと便利です。そうすれば、ほとんどの間違いは間違いや明白なミスマッチにつながります。元の4x5の内部ブロックは、2次元配列ではまだ明らかです。