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Question

我将点坐标存储在一个三维数组中：
（UPD。数组实际上是numpy - 派生ndarray，对于初始版本中的混淆感到抱歉）

a = [ [[11,12]], [[21,22]], [[31,32]], [[41,42]] ]

你看到每个坐标对都存储为嵌套的二维数组，如[[11,12]]，而我希望它是[11,12]，即我的数组应该有这样的内容：

b = [ [11,12], [21,22], [31,32], [41,42] ]

那么，如何从a到b形式？现在我的解决方案是创建一个列表，然后将其转换为numpy的数组：

b = numpy.array([p[0] for p in a])

这有效，但我认为必须有一种更简单，更清洁的方式......

UPD。最初我试图做一个简单的理解：b = [p[0] for p in a] - 但后来b被证明是一个列表，而不是一个数组 - 我认为这是因为原来的a数组是来自ndarray

的numpy

Answer 1

如果你做想要使用numpy：

b = np.array(a)[:, 0, :]

这比理解更快。

嗯......我当然认为这会是

a = np.random.random((100_000, 1, 2)).tolist()

%timeit np.array([x[0] for x in a])
41.1 ms ± 304 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit np.array(a)[:, 0, :]
57.6 ms ± 1.27 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit x = np.array(a); x.shape = len(a), 2
58.2 ms ± 381 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

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哦，如果它是一个numpy数组，那么肯定使用这种方法。如果您确定它不是空的，请使用.squeeze()。

Answer 2

这是使用列表理解的另一种解决方案：

b = [x[0] for x in a]

Answer 3

如果您稍后要使用numpy，那么最好避免列表理解。此外，尽可能自动化事物总是很好的做法，因此不要手动选择单身维度，而是让numpy照顾： b=numpy.array(a).squeeze() 除非您需要保留其他单身尺寸。

Answer 4

为了在你调用它们时展平“嵌套的二维数组”，你只需要得到第一个元素。 arr[0]

以多种方式应用此概念：

列表理解（表现最佳）：flatter_a_compr = [e[0] for e in a]
迭代（表现第二好）：
```
b =[]
for e in a:
    b.append(e[0])
```
lambda（非Pythonic）：flatter_a = list(map(lambda e : e[0], a))
numpy（表现最差）：flatter_a_numpy = np.array(a)[:, 0, :]

减少ndarray中的一个维度

4 个答案:

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