如何将NumPy四维数组的前两组与后两组索引分别扁平化？

你需要的是对四维数组的前两个、后两个维度分别按指定索引规则扁平化，用transpose结合reshape就能实现，这是NumPy中处理这类维度重排的标准方式：

方法一：transpose + reshape（直观高效） #

先通过transpose调整维度顺序，让前两个维度的索引顺序匹配你需要的行索引规则，后两个维度匹配列索引规则，再用reshape合并维度即可。

示例代码：

import numpy as np

# 生成测试用的2x2x2x2数组
arr = np.arange(16).reshape(2, 2, 2, 2)
# 获取各维度的大小
M, N, P, Q = arr.shape

# 调整维度顺序：将原(m,n,p,q)转为(n,m,q,p)，匹配你的索引逻辑
transposed = arr.transpose(1, 0, 3, 2)
# 合并前两个维度为N*M，后两个维度为Q*P
result = transposed.reshape(N * M, Q * P)

验证：原数组arr[0,1,0,1]的值为5，按照你的规则它对应result[2*1+0, 2*1+0]即result[2,2]，输出该位置确实为5，完全符合要求。

方法二：使用einsum（灵活但可读性稍弱） #

如果你习惯用爱因斯坦求和符号，np.einsum可以直接指定维度映射关系，再合并维度：

result = np.einsum('mnpq->nqmp', arr).reshape(N*M, Q*P)

这里'mnpq->nqmp'定义了原维度到中间维度的映射，后续reshape的效果和方法一完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BGreen