Question

对于这样的2D阵列：

table = np.array([[11,12,13],[21,22,23],[31,32,33],[41,42,43]])

是否可以在np.reshape上使用table来获得single_column的每一列垂直堆叠的数组table？这可以通过拆分table并与vstack组合来实现。

single_column = np.vstack(np.hsplit(table , table .shape[1]))

Reshape可以将所有行合并为一个行，我想知道它是否也可以合并列以使代码更整洁甚至更快。

single_row = table.reshape(-1)

Answer 1

您可以先移调，然后重塑：

table.T.reshape(-1, 1)

array([[11],
       [21],
       [31],
       [41],
       [12],
       [22],
       [32],
       [42],
       [13],
       [23],
       [33],
       [43]])

Answer 2

更多方法是：

1）flattening using Fotran order，后接显式 promotion 作为列向量
2）reshaping using Fortran order，后接显式 promotion 作为列向量

# using approach 1
In [200]: table.flatten(order='F')[:, np.newaxis]
Out[200]: 
array([[11],
       [21],
       [31],
       [41],
       [12],
       [22],
       [32],
       [42],
       [13],
       [23],
       [33],
       [43]])

# using approach 2
In [202]: table.reshape(table.size, order='F')[:, np.newaxis]
Out[202]: 
array([[11],
       [21],
       [31],
       [41],
       [12],
       [22],
       [32],
       [42],
       [13],
       [23],
       [33],
       [43]])

numpy数组-使用整形将多列堆叠为一

2 个答案: