Python 如何使用数组中元素的特定顺序将列表强制转换到数组中

如果我有一份清单：

lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]

我想将上述列表转换成一个数组，其中包含以下元素的排列：

array([[ 1,  2,  3,  7,  8,  9]
       [ 4,  5,  6, 10, 11, 12]
       [13, 14, 15, 19, 20, 21]
       [16, 17, 18, 22, 23, 24]])

我该如何做，或者最好的方法是什么？非常感谢

我在下面以一种粗略的方式完成了这项工作，我将只获取所有子矩阵，然后在最后连接所有子矩阵：

np.array(results[arr.shape[0]*arr.shape[1]*0:arr.shape[0]*arr.shape[1]*1]).reshape(arr.shape[0], arr.shape[1])
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

np.array(results[arr.shape[0]*arr.shape[1]*1:arr.shape[0]*arr.shape[1]*2]).reshape(arr.shape[0], arr.shape[1])
array([[ 7,  8,  9],
       [ 10, 11, 12]])

etc,

但我需要一种更通用的方法（如果有），因为我需要对任何大小的数组执行此操作。

您可以使用numpy中的函数，并进行一些索引：

a = np.arange(24)

a = a.reshape((8,3))
idx = np.arange(2)
idx = np.concatenate((idx,idx+4))
idx = np.ravel([idx,idx+2],'F')
b = a[idx,:].reshape((4,6))

使用重塑和一点索引：

a = np.arange(24)

a = a.reshape((8,3))
idx = np.arange(2)
idx = np.concatenate((idx,idx+4))
idx = np.ravel([idx,idx+2],'F')
b = a[idx,:].reshape((4,6))

上传：

>>> b
array([[ 0,  1,  2,  6,  7,  8],
       [ 3,  4,  5,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 18, 19, 20],
       [15, 16, 17, 21, 22, 23]])

在这里，传递给整形的元组

（4,6）

表示您希望数组是二维的，并且有4个包含6个元素的数组。可以计算这些值。 然后我们计算索引以设置数据的正确顺序。显然，这有点复杂。因为我不确定你所说的“任何大小的数据”是什么意思，所以我很难给你一个不可知的方法来计算这个指数

显然，如果您使用的是列表而不是np.array，则可能必须首先转换列表，例如使用

np.array（您的\u列表）

编辑：

我不确定这是否正是您想要的，但这应该适用于任何可被6整除的数组：

def custom_order(size):
    a = np.arange(size)
    a = a.reshape((size//3,3))
    idx = np.arange(2)
    idx = np.concatenate([idx+4*i for i in range(0,size//(6*2))])
    idx = np.ravel([idx,idx+2],'F')
    b = a[idx,:].reshape((size//6,6))
    return b

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你应该展示你自己尝试过的。更新我的问题谢谢。你能看看你是否能帮上忙吗？谢谢，但是如果我使用整形（）的话，结果的条目排列就不是我想要的了。如果你看我的数组，4，5，6低于1，2，3等等，那太棒了！我现在明白了主要的意思，就是重新安排索引。多谢冠军！