python - 使用 numpy 在多个维度上有效展开

Question

假设我有一个阶段数组（来自复数）

A = np.angle(np.random.uniform(-1,1,[10,10,10]) + 1j*np.random.uniform(-1,1,[10,10,10]))

我现在想在所有维度上展开这个数组。在上面的 3D 案例中，我会做

A_unwrapped = np.unwrap(np.unwrap(np.unwrap(A,axis=0), axis=1),axis=2)

虽然这在 3D 情况下仍然可行，但在更高维度的情况下，这种方法对我来说似乎有点麻烦。有没有更有效的方法来用 numpy 做到这一点？

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您可以使用np.apply_over_axes，它应该依次在数组的每个维度上应用一个函数：

np.apply_over_axes(np.unwrap, A, np.arange(len(A.shape)))

我相信这应该这样做。

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我不确定是否有办法绕过unwrap沿每个轴执行操作。显然，如果它作用于单个元素，您可以使用矢量化，但这似乎不是一个选项。您可以做的至少使代码更清晰的是在维度上创建一个循环：

for dim in range(len(A.shape)):
   A = np.unwrap(A, axis=dim)

您还可以重复应用一个函数，该函数将要操作的维度作为参数：

reduce(lambda A, axis: np.unwrap(A, axis=axis), range(len(A.shape)), A)

请记住，在 Python 3 中reduce需要从functools.

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