在numpy中逐块重塑？

Question

我有一个 numpy 数组，其中的列在块中。我想转置块。它在概念上很简单，我想人们可以简单地做到这一点，但我不知道如何做到。给定块形式的 numpy 数组np.hstack(list_of_blocks)，我想得到np.vstack(list_of_blocks).为了使它更精确，我想在下面的代码片段中从一个数组a到另一个数组b。import numpy as npa = np.zeros((3,6))b = np.zeros((9,2))t_max = 3for col in range(1,7):    for time in range(1,t_max+1):            val = ((1+col)//2)*100+((col+1) % 2)*10+time        a[time-1,col-1]= val        b[time+t_max*(((1+col)//2)-1)-1,((col+1) % 2)] = val矩阵看起来像：>>> print(a)[[101. 111. 201. 211. 301. 311.] [102. 112. 202. 212. 302. 312.] [103. 113. 203. 213. 303. 313.]]>>> print(b)[[101. 111.] [102. 112.] [103. 113.] [201. 211.] [202. 212.] [203. 213.] [301. 311.] [302. 312.] [303. 313.]]当然，矩阵不是3 x (2*3)，而是n x (k*m)在 numpy 中重塑这样的有效方法是什么？

Answer 1

重塑，置换轴和重塑 -

N = a.shape[1]//t_max
b_out = a.reshape(a.shape[0],-1,N).swapaxes(0,1).reshape(-1,N)

更多信息intuition behind nd-to-nd array transformation。

Answer 2

np.vstack(np.hsplit(a,3)) 完全按照要求执行，可读，但性能不如 Divkar 的答案。