在Python的NumPy中，将数组展平的正确高效方法是什么？

Question

我有：

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

我想要把它展平，并将两个内部列表合并成一个平坦的数组条目。我可以这样做：

array(list(flatten(a)))

但是由于列表转换的原因，这似乎效率不高（我想最终得到的是一个数组而不是生成器）。

另外，如何将此推广到像这样的数组：

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]])

是否有内置/高效的numpy/scipy运算符来解决这个问题？谢谢。

- user248237

Answer 1

你可能需要查看numpy.flatten和numpy.ravel，它们都可以从n维数组返回一个一维数组。

此外，如果你不打算修改返回的一维数组，我建议你使用numpy.ravel，因为它不会复制数组，而只是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

还要看看这个文章。

- Alcott

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我必须查一下：micro = 10^-6，nano = 10^-9。 - Tom Hale

一个视图并不总是更好的选择，如果你在使用时没有小心谨慎地记住它只是一个视图，就可能会出现错误 - 只有在确实需要时才使用。 - Fermi-4

Answer 2

你可以使用 reshape 方法。

>>> 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]])

- Matteo Italia

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我认为应该是 a.reshape([2,6])，谢谢！ - user248237

@user248237：啊，抱歉，我误读了你的问题，但仍然需要使用那个方法。现在已经修复了。 :) - Matteo Italia

reshape（）是一个不错的方法。 - Honghe.Wu

如果你像我一样懒，可以使用b.reshape([2, -1])。 - usual me

Answer 3

这样怎么样：

>>> 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]])

- Mark Tolonen

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+1 对于flatten()——它也可以进行Fortran/列优先展平。reshape(-1)同样可以实现展平。 - Dave X

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

我想重塑应该花费更少的时间，但它几乎相似

- user3488353