在python中展平numpy中的数组的正确和有效的方法？
在python中展平numpy中的数组的正确和有效的方法？
提问于 2012-01-30 06:29:38
我有：
a = array([[1,2,3],[4,5,6]])我想要扁平化它，将两个内部列表连接到一个平面数组条目中。我可以这样做：
array(list(flatten(a)))但由于列表类型转换，这似乎效率很低(我希望以一个数组而不是生成器结束。)
另外，如何将其推广到下面这样的数组：
b = array([[[1,2,3],[4,5,6]], [[10,11,12],[13,14,15]]])结果应该是：
b = array([[1,2,3,4,5,6],
[10,11,12,13,14,15]])有没有内置的/有效的numpy/scipy运算符？谢谢。
回答 4
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2012-01-30 06:32:09
您可以使用reshape method。
>>> import numpy
>>> b = numpy.array([[[1,2,3],[4,5,6]], [[10,11,12],[13,14,15]]])
>>> b.reshape([2, 6])
array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[10, 11, 12, 13, 14, 15]])Stack Overflow用户
发布于 2014-05-08 19:08:02
您可能需要检查numpy.flatten和numpy.ravel，它们都从n-d数组中返回一个1-d数组。
此外，如果您不打算修改返回的一维数组，我建议您使用numpy.ravel，因为它不会创建数组的副本，而只是返回数组的一个视图，这比numpy.flatten快得多。
>>>a = np.arange(10000).reshape((100,100))
>>>%timeit a.flatten()
100000 loops, best of 3: 4.02 µs per loop
>>>%timeit a.ravel()
1000000 loops, best of 3: 412 ns per loop也可以看看这个post。
Stack Overflow用户
发布于 2012-01-30 06:39:33
这样如何：
>>> import numpy as np
>>> a=np.arange(1,7).reshape((2,3))
>>> a
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> a.flatten()
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])和
>>> import numpy as np
>>> b=np.arange(1,13).reshape((2,2,3))
>>> b
array([[[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6]],
[[ 7, 8, 9],
[10, 11, 12]]])
>>> b.reshape((2,6))
array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[ 7, 8, 9, 10, 11, 12]])页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/9057379
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