如何将MxN的NumPy数组Reshape为Mx(N/2)x2三维数组？

现有数组：

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4],
              [9,10,11,12],
              [17,18,19,20],
              [25,26,27,28]])

期望转换为三维数组，输出形式如下：

array([[[ 1,  2],
        [9, 10],
        [17, 18],
        [25, 26]],
       [[ 3,  4],
        [11, 12],
        [19, 20],
        [27, 28]]])

原数组为M×N结构，目标是将其转换为(N/2)×M×2的三维数组（注：根据期望输出实际形状为(2,4,2)，与描述的M×(N/2)×2存在维度顺序差异）。尝试了以下代码但未得到预期效果：

data.reshape(data.shape[0], data.shape[1]//2, 2)

解决方案 #

你的reshape调用得到的是(4,2,2)形状的数组，这是因为reshape默认按行优先顺序重新排列元素，会把每一行的前两个和后两个元素分别组成子数组，不符合需求。

要实现期望的结构，有两种简单方法：

方法1：按列拆分后组合 #

使用np.split按列轴（axis=1）将原数组拆分为2个部分，再转换为三维数组：

result = np.array(np.split(a, 2, axis=1))

方法2：调整reshape后的维度顺序 #

先按你的方式reshape得到(4,2,2)的数组，再通过transpose调换维度顺序，将第二个维度移到最前面：

result = a.reshape(4, 2, 2).transpose(1, 0, 2)

两种方法最终得到的结果形状都是(2,4,2)，与期望输出完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Petar Ulev