如何在不影响通道的情况下交换numpy数组的行和列?(Python 3.9)

Question

我有一个具有以下结构的numpy数组：

A = [[(0, 0, 0), (0, 0, 0)],
[(0, 0, 0), (0, 0, 0)],
[(0, 0, 0), (0, 0, 0)],
[(0, 0, 0), (0, 0, 0)]]

A具有4行、2列和3个通道(在元组中(。简称：A.shape = (4, 2, 3)

现在我需要在不影响通道的情况下交换行和列。输出应该是这样的：

B = [[(0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0)],
[(0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0)]]

B具有2行、4列和3个通道(元组(。简称：B.shape = (2, 4, 3)

我在几个小时内发现的最好的是：numpy.array(A).transpose()它适用于图像的1个，但其他图像突然有480个通道XD(A是我现有的简化版本(，只有3行。

那么我该怎么做呢？

Answer 1

许多可能的方法之一是使用swapaxes方法：

In [15]: A = np.arange(24).reshape(2, 4, 3)
In [16]: A
Out[16]: 
array([[[ 0,  1,  2],
[ 3,  4,  5],
[ 6,  7,  8],
[ 9, 10, 11]],
[[12, 13, 14],
[15, 16, 17],
[18, 19, 20],
[21, 22, 23]]])
In [17]: A.shape
Out[17]: (2, 4, 3)
In [18]: B = A.swapaxes(0, 1)
In [19]: B.shape
Out[19]: (4, 2, 3)
In [20]: B
Out[20]: 
array([[[ 0,  1,  2],
[12, 13, 14]],
[[ 3,  4,  5],
[15, 16, 17]],
[[ 6,  7,  8],
[18, 19, 20]],
[[ 9, 10, 11],
[21, 22, 23]]])

Answer 2

np.swapaxes之外的另一种方法是使用np.transpose

查看转置和交换的文档，并附上的基本示例

A = [[(0, 0, 0), (0, 0, 0)],
[(0, 0, 0), (0, 0, 0)],
[(0, 0, 0), (0, 0, 0)],
[(0, 0, 0), (0, 0, 0)]]
A = np.array(A)
C = np.transpose(A, (1, 0, 2)) # axes1 and axes2 are switching here which changes the shape from (4,2,3) to (2,4,3)
print(C)

输出：

[[[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]]
[[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]]]