Question

我只是想知道是否有一个捷径可以将numpy数组展开到一个向量中。例如（将以下Matlab代码转换为python）：

Matlab方式： A = 0（10,10）％
A_unroll = A（:)％＆lt; - 如何在python中执行此操作

提前感谢。

Answer 1

这是你的想法吗？

编辑：帕特里克指出，人们必须小心将A（:)转换为Python。

当然，如果你只是想弄平矩阵或二维零数组，那就无所谓了。

所以这是一种获取matlab行为的方法。

>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> # one way to get Matlab behaivor
... (a.T).ravel()
array([1, 4, 2, 5, 3, 6])

numpy.ravel会使2D数组变平，但不会像matlab (:)那样完成。

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> a.ravel()
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

Answer 2

你必须要小心，因为ravel并没有解释Matlab与A（:)相同的元素。如果您使用：

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

在Matlab中：

>> A = [1:3;4:6];
>> size(A)
ans =

     2     3
>> A(:)

ans =

     1
     4
     2
     5
     3
     6

在Matlab中，元素首先在列中展开，然后在行中展开。在Python中，它恰恰相反。这与元素存储的顺序有关（默认情况下，C顺序为NumPy与Matlab中的Fortran顺序）。

知道A（:)等同于重塑（A，[numel（A），1]），你可以在Python中获得相同的行为：

>>> a.reshape(a.size,order='F')
array([1, 4, 2, 5, 3, 6])

注意顺序=＆＃39; F＆＃39;它指的是Fortran订单（列首先解开）。

如何将Numpy数组（mxn）维度展开为单个向量

2 个答案: