を効率的

Question

まず簡単な例print(np.bmat(e.tolist()))又はprint(np.bmat([[a,b],[c,d]]))の結果と全く同じである

[[ 1. 1. 2. 2.] 
[ 1. 1. 2. 2.] 
[ 3. 3. 4. 4.] 
[ 3. 3. 4. 4.]] 

を生成

import numpy as np 

a = np.ones((2,2)) 
b = 2*np.ones((2,2)) 
c = 3*np.ones((2,2)) 
d = 4*np.ones((2,2)) 
e = np.array([[a,b],[c,d]]) 
print(np.vstack(np.array([np.hstack(e[i,:]) for i in range(2)]))) 

（2D numpyのアレイのnumpyのアレイからブロックnumpyのアレイを作成しますnp.bmatがキャスト可能なnumpy行列を作成するという事実を法とし、np.asarray()を使用します）。

しかし、私の問題は、私が大量のnumpy配列を作成しているところです（現時点では、400のように、後で400と同じようになります）.2次元numpy配列と1つの大きなブロックnumpy配列を作成したいそれらから。私はこれを効率的にやりたいと考えています。可能であれば、リストとnumpy配列の間の変換を避けてください。これはより大きなループ構築の一部なので、何度も実行されます（配列は毎回異なります）。それは可能ですか？その後、

Answer 1

np.swapaxes(e, 1, 2).reshape([4, 4]) 

あなたは要素が我々の所望の出力を生成するためにeから引き出されるべき順序を調べると、あなたは我々が軸3に沿って移動したいことがわかります、それから1、2、その後、0 reshapeを描きます軸3、次に2、次に1、次に0になるので、reshapeを呼び出す前に軸1と軸2を交換します。