如何在numpy中优雅地按子数组重新排列数组？

在numpy中，可以使用索引和切片操作来优雅地按子数组重新排列数组。下面是一种常见的方法：

1. 首先，使用numpy的reshape函数将原始数组重新排列为目标形状。例如，如果原始数组是一维的，可以使用reshape函数将其转换为二维数组。
2. 然后，使用numpy的transpose函数对数组进行转置操作。通过指定轴的顺序，可以按照需要的方式重新排列数组。
3. 最后，使用numpy的reshape函数再次将数组转换为目标形状。这样就可以得到按子数组重新排列的结果。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 原始数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 将一维数组转换为二维数组
arr_2d = arr.reshape((2, 3))

# 按子数组重新排列数组
arr_rearranged = arr_2d.transpose((1, 0))

# 打印结果
print(arr_rearranged)

这个示例中，原始数组是一维的，通过reshape函数将其转换为2x3的二维数组。然后，通过transpose函数按照指定的轴顺序重新排列数组，这里使用(1, 0)表示将原始数组的第一个轴变为第二个轴，第二个轴变为第一个轴。最后，再次使用reshape函数将数组转换为目标形状。

这种方法可以适用于任意维度的数组，并且可以根据需要灵活地指定轴的顺序。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的轴顺序来实现按子数组重新排列数组的操作。

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