Python中三维变二维矩阵（用reshape）后各个维度的关系_python三维转二维后怎么看

第一个二维矩阵为：X_test = [0, :, :] 第二个二维矩阵为：X_test = [1, :, :]

第三个二维矩阵为：X_test = [2, :, :] 第四个二维矩阵为：X_test = [3, :, :]

第五个二维矩阵为：X_test = [2, :, :]

X_test =  X_test.reshape([5,20])

再重新reshape回来后，与原始的X_test数据相同。

X = np.arange(800).reshape(400,2)

x1 = X.reshape([2,20,20])

x2 = x1.reshape([2,400])

这里可以看做，将x1拉伸为一维向量后，再对这个一维向量进行reshape

x3 = x1.reshape([400,2])

x4 = x2.T 可以看到，转置与上面两者的区别，是不等同的

一、将一个5X20的二维矩阵变为一个5X10X2的三维数据。import numpy as npX_test = np.arange(100).reshape(5,20)print(X_test)X_test = X_test.reshape([X_test.shape[0], 10, 2])得到的三维的X_test是5个二维的二维矩阵叠加而成的。相当于，将原来5行的...

goal：把(2, 3, 2)的matrix打平成(2, 3*2)的matrix import numpy as np x = np.arange(12). reshape ((2, 3, 2)) Out[44]: array([[[ 0, 1], [ 2, 3], [ 4, 5]], [[ 6, 7], [ 8, 9], [10, 11]]]) x = x. reshape (x.shape[0],-1

基于matlab的基本矩阵求解与三维点恢复，matlab2021a测试 H1 = [h1;h2;h3;h4;h5;h6;h7;h8;h9]'; [U,S,V] = svd(H1); f_norm = V(:,end); F_norm = reshape (f_norm,[3,3]); F_norm = F_norm'; % [[D1 0 0], % F_norm = U * [0 D2 0], * VT % [0 0 0]] [U1,S1,V1] = svd(F_norm); S1(3,3) = 0; F_norm_ = U1 * S1 * V1'; % rank(F_norm_)=2 % F = (T_norm2)T * F_norm * T_norm1 F = T_norm2' * F_norm_ * T_norm1 % check fundamental matrix F img = vgg_gui_F(im1,im0,F);

reshape (shape) ：不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变。是对每行元素进行处理 resize(shape) ：与. reshape ()功能一致，但修改原数组 In [1]: a = np.arange(20) #原数组不变 In [2]: a. reshape ([4,5]) Out[2]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4],

最近在把Matlab的toolbox 转到 Python 语言，涉及到了很多矩阵运算，经常会用到Matlab 中的 reshape 函数，但是 Python 和它 reshape 的结果总不一致，导致我最后 Python 画出来的图十分怪异。其中我发现想让三维数组 reshape 到二维数组的结果和Matlab一致，只需要 # 假设a是一个数组 a = a.transpose(1,2,0) b = numpy.reshap...

以前写过一篇： python 将两个二维 array叠加成三维 array的实现方法，尝试用“曲线救国”的方法来解决二维数组叠加成三维数组的问题。但是，天道有轮回，苍天绕过谁。好不容易把数组叠加在一块儿了，新的需求又出现了：将三维数组展开成二维数组。有去有回。相对于叠加三维数组，展开数组numpy支持得很好，只需要用好np. reshape (A,(a,b)) 函数即可。 A:被重新组合的数组...

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来合并多个矩阵为一个多维矩阵。 NumPy 提供了一个名为 concatenate 的函数，可以将多个矩阵沿指定的轴合并为一个矩阵。例如，如果要将两个二维矩阵沿着垂直轴合并为一个三维矩阵，可以使用如下代码： import numpy as np matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = np.arr...

m=255*335;n=33; A=zeros(m,n); //创建一个空的二维数组 for x=1:1:255 //x从1遍历到255，步长为1（是叫做步长吧） for y=1:1:335 double i; //若是定义成int型的，因为85425

要将一个三维矩阵变成二维矩阵，可以使用 Python 中的numpy库进行操作。numpy库提供了强大的数组操作和矩阵运算功能。以下是一个示例代码： ``` python import numpy as np # 假设三维矩阵为arr，形状为(2, 3, 4) arr = np.random.randint(0, 10, size=(2, 3, 4)) print("原始三维矩阵：\n", arr) # 使用 reshape 函数将三维矩阵变为二维矩阵 new_arr = arr. reshape ((arr.shape[0], -1)) print(" 变换后的二维矩阵：\n", new_arr) 在上述代码中，我们首先创建了一个随机生成的三维矩阵 `arr`，其形状为(2, 3, 4)。然后使用numpy的 reshape 函数将`arr`进行变形，变为二维矩阵 `new_arr`。在 reshape 函数中，我们保持第一维度不变（即2），而将其他两个维度的元素展开为单个维度，其中 -1表示自动计算。最后，打印出变换后的二维矩阵 `new_arr`。这样，我们就成功将三维矩阵变成了一个二维矩阵。