3d阵列到2d阵列的选择性重塑

Question

我正在处理一个三维矢量数组，但在正确重塑时遇到了问题。我的维度与数量的对应关系如下：

0=向量(3)

1=点(4)

2=多段线(2)

所以这可以解释为两条多段线，每条多段线包含4个点，每个点都有一个向量。我想重塑成一个2维矩阵，即(3，8)。

原始数组为：

poly_array = array([[[-0.707, 0.0],
                      [-0.371, 0.0],
                      [0.371, 0.0],
                      [0.707, 0.0]],
                     [[0.0, -0.707],
                      [0.0, 0.0],
                      [0.0, 0.707],
                      [0.0, 0.0]],
                     [[0.707, 0.707],
                      [0.928, 1.0],
                      [0.928, 0.707],
                      [0.707, 0.0]]])

因此，如果我沿着第一条多段线查找有序的点，我会运行：

for i in range(4):
    print poly_array[:,i,0]

或者对于沿第二条多段线的排序点：

for i in range(4):
    print poly_array[:,i,1]

如果我以这种方式重塑：

new_dim = shape(poly_array)[1] * shape(poly_array)[2]
new_array = poly_array.reshape(3, new_dim)

但这将向量排序为从每个折线(即，pt0-polyline0、pt0-polyline1、pt1-polyline0、pt1-polyline1等)取一个。

In: print new_array[:, 0]
Out: [-0.707  0.     0.707]

In: print new_array[:, 1]
Out: [ 0.    -0.707  0.707]

但我想

In: print new_array[:, 1]
Out: [-0.371  0.     0.928]

如何重塑以使其在下一条多段线之前循环通过与给定多段线的点(沿轴1)相对应的所有矢量？