Un modo semplice per comprimere le dimensioni finali di array numpy?

Question

In Matlab, posso effettuare le seguenti operazioni:

X = randn(25,25,25); 
size(X(:,:)) 

ans = 
    25 625 

Spesso mi trovo a voler crollare rapidamente le dimensioni finali di una matrice, e non so come fare questo in NumPy.

So che posso fare questo:

In [22]: x = np.random.randn(25,25,25) 
In [23]: x = x.reshape(x.shape[:-2] + (-1,)) 
In [24]: x.shape 
Out[24]: (25, 625) 

ma x.reshape(x.shape[:-2] + (-1,)) è un molto meno conciso (e richiede ulteriori informazioni su x) che semplicemente facendo x(:,:).

Sono ovviamente provato l'indicizzazione NumPy analoga, ma che non funziona come desiderato:

In [25]: x = np.random.randn(25,25,25) 
In [26]: x[:,:].shape 
Out[26]: (25, 25, 25) 

Eventuali suggerimenti su come comprimere le dimensioni finali di un array in maniera concisa?

Modifica: si noti che sto cercando la matrice risultante, non solo la sua forma. Io uso semplicemente size() e x.shape negli esempi precedenti per indicare come è la matrice.

Answer 1

Cosa dovrebbe accadere con un 4d o superiore?

octave:7> x=randn(25,25,25,25); 
octave:8> size(x(:,:)) 
ans = 
     25 15625 

tuo (:,:) riduce a 2 dimensioni, combinando gli ultimi. L'ultima dimensione è dove MATLAB aggiunge e collassa automaticamente le dimensioni.

In [605]: x=np.ones((25,25,25,25)) 

In [606]: x.reshape(x.shape[0],-1).shape # like Joe's 
Out[606]: (25, 15625) 

In [607]: x.reshape(x.shape[:-2]+(-1,)).shape 
Out[607]: (25, 25, 625) 

tuo reshape esempio fa qualcosa di diverso da MATLAB, semplicemente crolla l'ultimo 2. Crollare giù a 2 dimensioni come MATLAB è un'espressione più semplice.

Il MATLAB è conciso semplicemente perché le vostre esigenze corrispondono alle sue ipotesi. Il numpy equivalente non è così conciso, ma ti dà più controllo

Ad esempio per mantenere l'ultima dimensione, o combinare le dimensioni 2 per 2:

In [608]: x.reshape(-1,x.shape[-1]).shape 
Out[608]: (15625, 25) 
In [610]: x.reshape(-1,np.prod(x.shape[-2:])).shape 
Out[610]: (625, 625) 

Qual è l'equivalente MATLAB?

octave:24> size(reshape(x,[],size(x)(2:end))) 
ans = 
15625  25 
octave:31> size(reshape(x,[],prod(size(x)(3:end)))) 

Answer 2

È possibile utilizzare np.hstack:

>>> np.hstack(x).shape 
(25, 625) 

np.hstack ake una sequenza di matrici e impilarli orizzontalmente per fare una singola matrice.

Answer 3

Si potrebbe trovare un po 'più conciso modificare direttamente l'attributo shape. Ad esempio:

import numpy as np 

x = np.random.randn(25, 25, 25) 
x.shape = x.shape[0], -1 

print x.shape 
print x 

Questo è funzionalmente equivalente al reshape (nel senso di ordinamento dei dati, ecc). Ovviamente, richiede ancora le stesse informazioni sulla forma di x, ma è un modo più conciso di gestire la risagoma.