我已经知道怎么做了,但我想看看有没有更有效的方法.

我想要的是reshape 一个矢量,并将样本0到7保持在第一行,然后将样本8到15保持在第二行,依此类推.

以下是输出的一个示例,

array([[   0,    1,    2, ..., 1221, 1222, 1223],
       [   8,    9,   10, ..., 1229, 1230, 1231],
       [  16,   17,   18, ..., 1237, 1238, 1239],
       ...,
       [  40,   41,   42, ..., 1261, 1262, 1263],
       [  48,   49,   50, ..., 1269, 1270, 1271],
       [  56,   57,   58, ..., 1277, 1278, 1279]])

由于输入数据如下所示,

array([   0,    1,    2, ..., 1277, 1278, 1279])

有没有比这更有效的方法,

data = np.arange(0, 128*10)

# Reshape for S/H
temp = data.reshape(8*8, -1, order='F')
out = np.zeros((8, int(len(data)/8)))
for idx in range(0, 8):
    out[idx] = temp[idx*8: idx*8+8, :].ravel(order = 'F')

推荐答案

很抱歉我的第一个答案,我误读了问题.

这里是一个基于纯麻木换位和reshape 的解决方案:

np.transpose( data.reshape(8, 8, -1, order='F'), (1,2,0)).reshape(8,-1)

与以下解决方案进行基准比较可得出以下结论:

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