Python 将三维阵列转换为二维阵列

我想将三维形状数组（m，n，l）转换为二维形状数组（m*n，l），如下所示：

A = [[[1, 2],[3, 4]],  [[5, 6],[7, 8]]]

到

对于范围（l）中的每个i，我使用

它起作用了。但是，当我使用

signal.hilbert（B）

时，我得到以下错误

Traceback (most recent call last):   File "E:/IMFsPasesAndDifferences_FV/FollowingTheSameLogicAsMatlab.py", line 41, in <module>
    HilbertMatrix = signal.hilbert(TempMatrix)   File "C:\Users\Tiwa\Anaconda3\envs\IMFsPasesAndDifferences_FV\lib\site-packages\scipy\signal\signaltools.py", line 1624, in hilbert
    Xf = fftpack.fft(x, N, axis=axis)   File "C:\Users\Tiwa\Anaconda3\envs\IMFsPasesAndDifferences_FV\lib\site-packages\scipy\fftpack\basic.py", line 284, in fft
    return work_function(tmp,n,1,0,overwrite_x)
_fftpack.error: failed in converting 1st argument `x' of _fftpack.zrfft to C/Fortran array

Traceback（最近一次调用last）：文件“E:/IMFsPasesAndDifferences\u FV/followerthesamelogicasmatlab.py”，第41行，在
HilbertMatrix=signal.hilbert（TempMatrix）文件“C:\Users\Tiwa\Anaconda3\envs\IMFsPasesAndDifferences\u FV\lib\site packages\scipy\signal\signaltools.py”，hilbert中第1624行
Xf=fftpack.fft（x，N，axis=axis）文件“C:\Users\Tiwa\Anaconda3\envs\IMFsPasesAndDifferences\u FV\lib\site packages\scipy\fftpack\basic.py”，fft中第284行
返回工作函数（tmp，n，1,0，覆盖）
_fftpack.error:无法将_fftpack.zrfft的第一个参数“x”转换为C/Fortran数组

我想知道是否存在另一种不使用order='F'重塑矩阵的方法

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提前感谢。

您显示的重塑是从

（l，m，n）

到

（l，m*n）

，而不是

（l*m，n）

。通过交换最后两个轴，可以在保持C顺序的同时模拟F顺序：

B = np.swapaxes(A, -2, -1).reshape(A.shape[0], -1)

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请注意，这将复制您的数据，因为交换后阵列将不连续。

这是否回答了您的问题

import numpy as np

A = np.array([[[1, 2],[3, 4]],  [[5, 6],[7, 8]]])

B = A.T.reshape(-1, A.shape[2]).T

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我没有台式自动取款机，但在重塑之前交换前两个轴是否有效？您是否正在寻找

numpy。重塑（A，（2，-1））

？您能展示一下如何构建

B

？你的代码无法生成你现在所要求的数组。@MadPhysicator你能解释一下在这种情况下我们为什么要避免

重塑

？@MykolaZotko。哦如果先准备阵列，则重塑没有问题。仅进行重塑将无法正确排列图元。

B = np.swapaxes(A, -2, -1).reshape(A.shape[0], -1)

import numpy as np

A = np.array([[[1, 2],[3, 4]],  [[5, 6],[7, 8]]])

B = A.T.reshape(-1, A.shape[2]).T