以特定方式重塑Python数组

Question

我正在研究Python代码，以便基本上可以使用Numpy Array做到这一点。我有一个Matlab代码，这是A = [1:30]'; % Example matrixrows = 3;for i=1:(numel(A)-rows+1)    B(1:rows,i)=A(i:i+rows-1,1);end或者，没有任何循环，B = conv2(A.', flip(eye(rows)));B = B(:, rows:end-rows+1);有人可以帮我在Python中做同样的事情吗？使用重塑功能无济于事，因为我需要“镜像”值（而不仅仅是重组它们）。

Answer 1

使用np.ndarray.reshape：

import numpy as np

A = np.arange(1, 31)

B = A.reshape((3, 10))

print(B)

[[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]

 [11 12 13 14 15 16 17 18 19 20]

 [21 22 23 24 25 26 27 28 29 30]]

Answer 2

尝试该代码段：

import numpy as np

start = 1

end = 30

b_dim = 28

a = np.arange(start, end+1)

b = np.zeros((3, b_dim))

print("a = ", a)

rows, _ = b.shape

for row in range(rows):

    data = a[row:row+b_dim]

    b[row, :] = data

print("b = ", b)

它打印

('a = ', array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17,

       18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]))

('b = ', array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,

         12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,  18.,  19.,  20.,  21.,  22.,

         23.,  24.,  25.,  26.,  27.,  28.],

       [  2.,   3.,   4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,  12.,

         13.,  14.,  15.,  16.,  17.,  18.,  19.,  20.,  21.,  22.,  23.,

         24.,  25.,  26.,  27.,  28.,  29.],

       [  3.,   4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,  12.,  13.,

         14.,  15.,  16.,  17.,  18.,  19.,  20.,  21.,  22.,  23.,  24.,

         25.,  26.,  27.,  28.,  29.,  30.]]))