Question

我有：

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

我想将它弄平，将两个内部列表连接成一个平面数组条目。我能做到：

array(list(flatten(a)))

但由于列表转换，这似乎效率低下（我希望最终得到一个数组，而不是一个生成器。）

此外，如何将其推广到这样的数组：

b = array([[[1,2,3],[4,5,6]], [[10,11,12],[13,14,15]]])

结果应该是：

b = array([[1,2,3,4,5,6],
           [10,11,12,13,14,15]])

有内置/高效的numpy / scipy运营商吗？感谢。

Answer 1

您可能需要查看numpy.flatten和numpy.ravel，它们都会从n-d数组中返回1-d数组。

此外，如果你不打算修改返回的1-d数组，我建议你使用numpy.ravel，因为它没有复制数组，但只返回一个数组的视图，比numpy.flatten快得多。

>>>a = np.arange(10000).reshape((100,100))

>>>%timeit a.flatten()
100000 loops, best of 3: 4.02 µs per loop

>>>%timeit a.ravel()
1000000 loops, best of 3: 412 ns per loop

另请查看此post。

Answer 2

您可以使用reshape method。

>>> import numpy
>>> b = numpy.array([[[1,2,3],[4,5,6]], [[10,11,12],[13,14,15]]])
>>> b.reshape([2, 6])
array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6],
       [10, 11, 12, 13, 14, 15]])

Answer 3

怎么样：

>>> import numpy as np
>>> a=np.arange(1,7).reshape((2,3))
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> a.flatten()
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

和

>>> import numpy as np
>>> b=np.arange(1,13).reshape((2,2,3))
>>> b
array([[[ 1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6]],

       [[ 7,  8,  9],
        [10, 11, 12]]])
>>> b.reshape((2,6))
array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6],
       [ 7,  8,  9, 10, 11, 12]])

Answer 4

a = np.arange(10000)

%timeit a.reshape(100,100)
1000000 loops, best of 3: 517 ns per loop

%timeit a.resize(100,100)
1000000 loops, best of 3: 428 ns per loop

我不知道重塑应该花费的时间少得多，但几乎相似

正确有效的方法在python中压缩numpy中的数组？

4 个答案: