在python中用numpy展平数组的正确有效方法？

我有：

我想将它展平，将两个内部列表合并到一个平面数组条目中。我可以做到：

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

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

另外，如何将其推广到这样的数组：

array(list(flatten(a)))

结果应为：

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

是否有内置/高效的numpy/scipy运算符？谢谢。

您可以使用

那么：

>>> 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]])

及

---

您可能需要签出

numpy.flatte

和

numpy.ravel

，这两种方法都从n-d数组返回一个一维数组

此外，如果您不打算修改返回的一维数组，我建议您使用

numpy.ravel

，因为它不复制数组，只返回数组的视图，这比

numpy.flatte

快得多

>>> 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]])

也看看这个

---

我不知道重塑应该花费更少的时间，但它几乎是相似的

我认为它应该是

a.reforme（[2,6]）

，谢谢@user248237：呃，对不起，我误解了你的问题，仍然是你必须使用的方法。现已修复。：）整形（）是一个很好的方法。如果你像我一样懒惰，你可以做

b.整形（[2，-1]）

+1 for flatten（）--它也可以做Fortran/列主展平。重塑（-1）也会变平。我必须查一下：micro=10^-6，nano=10^-9

>>> 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])

>>> 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]])

>>>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

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