将2D NumPy数组转换为1D数组以绘制直方图

Question

我正在尝试使用matplotlib绘制直方图。 我需要转换我的单行2D数组

[[1,2,3,4]] # shape is (1,4)

进入1D数组

[1,2,3,4] # shape is (4,)

我该怎么做？

Answer 1

添加ravel作为未来搜索者的另一种选择。来自文档，

  

相当于重塑（-1，order = order）。

由于数组是1xN，因此以下所有内容都是等效的：

• arr1d = np.ravel(arr2d)
• arr1d = arr2d.ravel()
• arr1d = arr2d.flatten()
• arr1d = np.reshape(arr2d, -1)
• arr1d = arr2d.reshape(-1)
• arr1d = arr2d[0, :]

Answer 2

您可以直接索引列：

>>> import numpy as np
>>> x2 = np.array([[1,2,3,4]])
>>> x2.shape
(1, 4)
>>> x1 = x2[0,:]
>>> x1
array([1, 2, 3, 4])
>>> x1.shape
(4,)

或者您可以使用squeeze：

>>> xs = np.squeeze(x2)
>>> xs
array([1, 2, 3, 4])
>>> xs.shape
(4,)

Answer 3

reshape可以解决问题。

还有一个更具体的功能，flatten，似乎完全符合您的要求。

Answer 4

mtrw提供的答案为一个实际上只有一行这样的数组做了诀窍，但是如果你有一个二维数组，其值为二维，你可以按如下方式转换它

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

从这里你可以找到带np.shape的数组的形状，并找到np.product的产品，现在这会产生元素的数量。如果您现在使用np.reshape()将数组重新整形为元素总数的一个长度，那么您将拥有始终有效的解决方案。

np.reshape(a, np.product(a.shape))
>>> array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

Answer 5

使用numpy.flat

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.array([[1,0,0,1],
              [2,0,1,0]])

plt.hist(a.flat, [0,1,2,3])

flat属性返回2D数组上的1D迭代器。此方法可推广到任意数量的行（或维度）。对于大型阵列，它可以比制作扁平副本更有效。