如何重塑numpy数组实现行转列，将3x3x2数组转换为2x9指定形状

你可以通过维度重排+重塑的组合操作实现需求，代码非常简洁：

xy_reshaped = xy.transpose(2, 0, 1).reshape(2, -1)

操作说明 #

原数组xy的维度顺序为(y轴分组, x轴序列, 值类型[x/y])，我们只需要先调整维度顺序，再展平即可：

• transpose(2, 0, 1)：将存储x/y值的第三维（索引为2）调整到第一维，其余两个维度保持原有顺序，调整后数组shape从(3,3,2)变为(2,3,3)
• reshape(2, -1)：将后两个维度的3*3=9个元素直接展平，参数-1会自动计算对应维度的大小，无需手动指定长度。

完整测试代码 #

import numpy as np
X,Y = np.arange(3),np.arange(3)
xy = np.array([[(x, y) for x in X] for y in Y])
xy_reshaped = xy.transpose(2, 0, 1).reshape(2, -1)
print(xy_reshaped)

运行后输出结果与你需要的格式完全一致：

[[0 1 2 0 1 2 0 1 2]
 [0 0 0 1 1 1 2 2 2]]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vishal Jain