从ND至1D阵列

Question

说我有一个数组a：

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) 

array([[1, 2, 3], 
     [4, 5, 6]]) 

我想将其转换为一维数组（即列矢量）：

b = np.reshape(a, (1,np.product(a.shape))) 

但这返回

array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) 

这是不一样：

array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 

我可以利用这个阵列的第一个元素，以手动将其转换为一维数组：

b = np.reshape(a, (1,np.product(a.shape)))[0] 

但这需要我知道原始阵列多少维度具有（并连接[0]” s在更高维度工作时）

是否存在与任意ndarray中的列/行向量无关的维度独立方式？

Answer 1

使用np.ravel（对于一维视图）或np.flatten（对于一维复印件）或np.flat（对于1D迭代器）：

In [12]: a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) 

In [13]: b = a.ravel() 

In [14]: b 
Out[14]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 

注意ravel()返回a一个view在可能的情况。因此修改b也会修改a。当1D元素在存储器中连续时，返回view，但是如果例如a是通过使用非单位步长（例如a = x[::2]）切片另一个阵列而产生的，则返回copy。

如果你想有一个副本，而不是一个视图，使用

In [15]: c = a.flatten() 

如果你只是想要一个迭代器，使用np.flat：

In [20]: d = a.flat 

In [21]: d 
Out[21]: <numpy.flatiter object at 0x8ec2068> 

In [22]: list(d) 
Out[22]: [1, 2, 3, 4, 5, 6] 

Answer 2

In [14]: b = np.reshape(a, (np.product(a.shape),)) 

In [15]: b 
Out[15]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 

，或者干脆：

In [16]: a.flatten() 
Out[16]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])