这是对 flatten 的正确使用吗？答案

【问题标题】：Is this correct use of flatten?这是对 flatten 的正确使用吗？
【发布时间】：2018-08-13 15:15:07
【问题描述】：

我正在尝试使用以下方法展平列表：

wd = ['this' , 'is']

np.asarray(list(map(lambda x : list(x) , wd))).flatten()

array([['t', 'h', 'i', 's'], ['i', 's']], dtype=object)

当我期待一个 char 数组时：['t','h','i','s','i','s']

flatten 的用法正确吗？

【问题讨论】：

你为什么使用 numpy？ list(''.join(wd)) 怎么样？
您可能对np.array(wd).view('<U1')感兴趣
@WarrenWeckesser 是的，这也有效，谢谢。但是 flatten 应该完成相同的操作吗？
在你的代码中 flatten 什么都不做。 [['t', 'h', 'i', 's'], ['i', 's']] 是您传递给 np.asarray 的内容，即 array([list(['t', 'h', 'i', 's']), list(['i', 's'])], dtype=object) -- 调用 flatten 对该数组没有任何作用。
@blue-sky flatten 不是解决此问题的正确工具。

标签： python numpy flatten

【解决方案1】：

不，这不是 numpy.ndarray.flatten 的正确用法。

二维 NumPy 数组必须是矩形的，否则它们将被强制转换为对象数组（否则会抛出异常）。使用对象数组 flatten 将无法正常工作（因为它不会使“对象”变平）并且矩形是不可能的，因为您的单词有不同的长度。

在处理字符串（或字符串数组）时，NumPy 根本不会将它们展平，无论是创建数组还是尝试“展平”它时：

>>> import numpy as np
>>> np.array(['fla', 'tten'])
array(['fla', 'tten'], dtype='<U4')
>>> np.array(['fla', 'tten']).flatten()
array(['fla', 'tten'], dtype='<U4')

幸运的是，您可以简单地使用“普通”Python 功能来扁平化可迭代对象，仅举一个例子：

>>> wd = ['this' , 'is']
>>> [element for sequence in wd for element in sequence]
['t', 'h', 'i', 's', 'i', 's']

您可能想查看以下 Q+A 以获得更多解决方案和解释：

【讨论】：

【解决方案2】：

只有一个列表迭代：

[u for i in np.asarray(list(map(lambda x : list(x) , wd))) for u in i]

给你这个：

['t', 'h', 'i', 's', 'i', 's']

尽管正如 cmets 所说，您可以将 ''.join() 用于您的具体示例，但这具有适用于 numpy 数组和列表列表的优势：

test = np.array(range(10)).reshape(2,-1)

[u for i in test for u in i]

返回一个平面列表：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

【讨论】：

【解决方案3】：

In[8]: from itertools import chain
In[9]: list(chain.from_iterable(['this' , 'is']))
Out[9]: ['t', 'h', 'i', 's', 'i', 's']

【讨论】：