在python中用numpy展平数组的正确有效方法？ [复制]答案

【问题标题】：correct and efficient way to flatten array in numpy in python? [duplicate]在python中用numpy展平数组的正确有效方法？ [复制]
【发布时间】：2012-02-21 20:44:01
【问题描述】：

我有：

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

我想将其展平，将两个内部列表连接到一个平面数组条目中。我能做到：

array(list(flatten(a)))

但由于列表转换，这似乎效率低下（我想以数组而不是生成器结束。）

另外，如何将其推广到这样的数组：

b = array([[[1,2,3],[4,5,6]], [[10,11,12],[13,14,15]]])

结果应该在哪里：

b = array([[1,2,3,4,5,6],
           [10,11,12,13,14,15]])

是否有内置/高效的 numpy/scipy 操作符？谢谢。

【问题讨论】：

标签： python numpy scipy

【解决方案1】：

您可能需要查看 numpy.flatten 和 numpy.ravel，它们都从 n 维数组返回一维数组。

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，因为它不会复制数组，而只是返回数组的视图，即比numpy.flatten快很多。

>>>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

还可以查看post。

【讨论】：

我必须查一下：micro = 10^-6, nano=10^-9
视图并不总是更好，如果你不小心记住它是一个视图，它可能会导致错误 - 只有在有意义的情况下才这样做。

【解决方案2】：

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]])

【讨论】：

我觉得应该是a.reshape([2,6])，谢谢！
@user248237：呃，对不起，我看错了你的问题，仍然是你必须使用的方法。现在修好了。 :)
reshape() 是个好方法。
如果你像我一样懒惰，你可以这样做b.reshape([2, -1])

【解决方案3】：

怎么样：

>>> 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]])

【讨论】：

+1 for flatten() -- 它也可以进行 Fortran/column-major 展平。 reshape(-1) 也会变平。

【解决方案4】：

a = np.arange(10000)

%timeit a.reshape(100,100)
1000000 loops, best of 3: 517 ns per loop

%timeit a.resize(100,100)
1000000 loops, best of 3: 428 ns per loop

我想知道重塑应该花费更少的时间，但它几乎相似

【讨论】：