Python Numpy：从三维到二维

我有一个形状矩阵

[2000140190]

。这里，2000是2D切片的数量，其中每个切片为[140190]

---

我想把这个3D矩阵转换成

[7000，7600]

（提示：

140*50=7000

；

190*40=7600

；

50*40=2000

）。我想以行主要方式扩展矩阵。任何指针？

如注释中所述，您可以

np.重塑

m_2d = np.random.rand(7000, 7600)
m_3d = m_2d.reshape([2000, 140, 190])

---

如前所述，解决方案是重塑，如果需要行主键，则应根据文档将顺序设置为F：

m_2d = np.random.rand(7000, 7600)
m_3d = m_2d.reshape([2000, 140, 190],order='F')

---

听起来你也想要一个转置：

m_3d = np.random.rand(2000, 140, 190)

# break the 2000 dimension in two. Pick one:
m_4d = m_3d.reshape((50, 40, 140, 190))

# move the dimensions to collapse to be adjacent
# you might need to tweak this - you haven't given enough information to know
# what order you want
m_4d = m_4d.transpose((0, 2, 1, 3))

# collapse adjacent dimensions
m_2d = m_4d.reshape((7000, 7600))

---

有很多关于的文档，但是请注意，

40*50

是

2000

，而不是

200

。我的错。打字错误有太多的方式来解释这一点。你能解释一下

m3d[i，j，k]

在

m2d

中的结尾吗<代码>m2d[40*j+j%40，j//40+50*k]是许多选项之一。@Eric:是的，m3D映射到m2d。我有2D图像芯片（140X190），它们总共有2000个。从中提取这些芯片的图像的原始大小为（7000X7600），即，我在x方向提取50个芯片，在y方向提取40个芯片。现在，我想从这个3D矩阵重建完整的图像。