numpy - 将批处理矩阵（3d 数组，每个矩阵是一个图像）重塑为 2d（图像网格）

Question

假设我们有一个 3d 数组A.shape = (100, 5, 5)，每个小矩阵(5,5)都是一个图像，现在我想将这个 3d 数组重塑为图像的方形网格B.shape=(50,50)，使图像布局为 10*10 网格。

我可以使用np.stack某种工具来做到这一点，但我想知道是否可以使用np.einsum?

Answer 1

哦，我想我刚刚想通了

A = np.einsum('ijk->jik', A.reshape(10,50,5)).reshape(50,50); 
pl.imshow(A); 
pl.show()

Answer 2

有两个简单的解决方案。你的和它的“转置”：

例子：

>>> ABCD.shape
(4, 41, 27)
>>> AC_BD = np.einsum('jik', ABCD.reshape(2, 82, 27)).reshape(82, 54)
>>> AB_CD = np.einsum('ikjl', ABCD.reshape(2, 2, 41, 27)).reshape(82, 54)
>>> Image.fromarray(AC_BD).show()
>>> Image.fromarray(AB_CD).show()