Python 重塑嵌套数组

我目前有一个形状数组（27），其中每个数组条目都是一个形状数组（121,61）。我想将ndarray重新调整为（3267，61）的新大小，这只是将嵌套数组扩展/展平为一个数组

我尝试过使用.resize（3267，61）和.reformate（3267，61），但当我这样做时，会出现以下错误：

ValueError:无法将大小为27的数组重塑为形状（3267、61）

ValueError:无法调整此数组的大小：它不拥有自己的数据

您可以使用

np.stack（）

将数组序列转换为单个

ndarray

，然后可以根据需要对其进行调整：

>>> a = np.zeros((27,), dtype=object)
>>> for i in range(a.shape[0]):
    ... a[i] = np.zeros((121, 61))
>>> b = np.stack(a).reshape((27*121, 61))
>>> b.shape
    (3267, 61)

---

如果数组元素确实是其他1D

nDarray

（如@CamiloMartínez所示），则使用：

b=np.连接（a）

如果阵列只是一个3D阵列（例如，通过组合阵列列表并让

numpy

对其进行优化获得），则使用：

b=a.重塑（-1，a.形状[-1]）

一般情况：如果您不确定，则以下两种情况都适用。它也适用于

a

是包含数组的2D（或更高维度）数组的情况（正如@drod31在注释中所要求的）：

b=np.stack（a.ravel（））
b=b.重塑（-1，b.形状[-1]）

下面是一个简单的例子：

案例1：（thx@CamiloMartínez用于设置）

a=np.empty（（27，），dtype=object）
对于范围内的i（a.shape[0]）：
a[i]=np.zero（（121,61））
b=np.连接（a）
>>>b.形状
(3267, 61)

案例2（我的初始设置，未达到实际阵列条件）：

a=np.数组（[np.零（（121,61））表示范围（27）]）
b=a.重塑（-1，a.形状[-1]）
>>>b.形状
(3267, 61)

在任何情况下，您通常希望表示转换，而不使用明确的硬编码维度，以便更通用

角落案例示例（根据@drod31问题）：

a=np.empty（（15,27），dtype=object）
对于范围内的i（a.shape[0]）：
对于范围内的j（a.形状[1]）：
a[i，j]=np.零（（121，61））
>>>a.形状
(15, 27)
>>>[0,0]形状
(121, 61)
b=np.stack（a.ravel（））
b=b.重塑（-1，b.形状[-1]）
>>>b.形状
(49005, 61)

您需要的是

重塑

功能，而不是

调整大小

。如果您提供一个重现您看到的错误的示例，其他人将更容易帮助您。您可以使用，例如，

np.random.rand（shape）

（或任何适合您的上下文的工具）生成一个示例数组。@joanis我尝试了您提到的重塑函数，但它不起作用-请参见上文关于

np.restrape（array，（3267，61））

？numpy文档介绍了一些可以就地重塑的阵列和其他无法重塑的阵列：@joanis也不起作用。谢谢！这解决了我的问题！您可以使用

np.concatenate（a）

。实际上，

np.stack（a）

起到了主要作用！“皮埃尔D”是对的

np.concatenate（a）

立即重塑

形状。
np.concatenate
沿现有的第一个轴连接组件数组
np.stack
添加一个新的前导维度，然后进行连接。这是否也适用于形状大小为（15,27）的2d数组？当每个数组条目都是（121，61）时@Pierre D至少要在应该得到赞扬的地方给予赞扬。@CamiloMartínez:你完全正确：你的示例设置对于理解这个问题很重要。很抱歉忽略了这一点。@drod31：这一点很好——请参阅修改后的答案以解决这个问题。它也适用于nd阵列（3d，4d，…）@PierreD Perfect，谢谢！！