python将二维数组升为一维数组或二维降为一维方法实例
作者：赵孝正
在实际应用的过程中,遇到列表或是数组的维数不同,需要变换的问题,如二维列表/数组变成了一维列表/数组,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python将二维数组升为一维数组或二维降为一维的相关资料,需要的朋友可以参考下
1. 二维（多维）数组降为一维数组
方法1： reshape()+concatenate 函数，
这个方法是间接法，利用 reshape() 函数的属性，间接的把二维数组转换为一维数组；
import numpy as np mulArrays = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(list(np.concatenate(mulArrays.reshape((-1, 1), order="F")))) Out[1]: [1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9]
方法2： flatten() 函数，
推荐使用这个方法，这个方法是 numpy 自带的函数；
# coding = utf-8 import numpy as np import random # 把二维数组转换为一维数组 t1 = np.arange(12) print(t1) Out[0]: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] t2 = t1.reshape(3, 4) print(t2) t3 = t2.reshape(t2.shape[0] * t2.shape[1], ) print(t3) t4 = t2.flatten() print(t4)
运行效果如下图所示：
可以看到这两种方式都可以把二维数组转换为一维数组，但是推荐使用 flatten() 函数，该方法也可以将多维数组转换为一维数组。
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4], [9, 8]]) b = a.flatten() print(b)
输出结果为：[1, 2, 3, 4, 9, 8]
方法3： itertools.chain
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4], [9, 8]]) # 使用库函数 from itertools import chain a_a = list(chain.from_iterable(a)) print(a_a)
输出结果为：[1, 2, 3, 4, 9, 8]
方法4： sum()
mulArrays = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] print(sum(mulArrays, [])) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
方法5：operator.add + reduce
import operator from functools import reduce mulArrays = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] print(reduce(operator.add, mulArrays)) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
方法6：列表推导式
mulArrays = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] print([i for arr in mulArrays for i in arr]) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2. 一维数组升为 2 维数组
方法1：numpy 方法
利用函数 reshape 或者是 resize。
使用 reshape 的时候需要注意 reshape 的结果不改变，因此适用于还要用到原数组的情况。
使用 resize 会改变原数组，因此适用于一定需要修改后的结果为值的情况。
import numpy as np x = np.arange(20) # 生成数组 print(x) result = x.reshape((4, 5)) # 将一维数组变成4行5列 原数组不会被修改或者覆盖 x.resize((2, 10)) # 覆盖原来的数据将新的结果给原来的数组 print(x)
输出结果
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]]
总结
到此这篇关于python将二维数组升为一维数组或二维降为一维的文章就介绍到这了,更多相关python二维数组升为一维数组内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！