如何展平第二轴上具有不同长度的2d numpy数组？

Question

我有一个numpy的数组，看起来像：

myArray = np.array([[1,2],[3]])

但是我不能弄平

In: myArray.flatten()
Out: array([[1, 2], [3]], dtype=object)

如果将数组在第二个轴上更改为相同的长度，则可以将其展平。

In: myArray2 = np.array([[1,2],[3,4]])
In: myArray2.flatten()
Out: array([1, 2, 3, 4])

我的问题是：

我可以使用诸如myArray.flatten()数组的大小及其元素的长度之类的东西来获取输出array([1,2,3])吗？

Answer 1

myArray是一维 对象
数组。您的列表对象将仅使用flatten()或保持相同顺序ravel()。您可以用来hstack按水平顺序堆叠数组：

>>> np.hstack(myArray)
array([1, 2, 3])

请注意，这基本上等效于使用concatenate1的轴（
这在直觉上应该有意义 ）：

>>> np.concatenate(myArray, axis=1)
array([1, 2, 3])

但是，如果您 没有 这个问题并且 可以 合并项目，则始终最好使用flatten()或ravel()提高性能：

In [1]: u = timeit.Timer('np.hstack(np.array([[1,2],[3,4]]))'\
   ....: , setup = 'import numpy as np')
In [2]: print u.timeit()
11.0124390125

In [3]: u = timeit.Timer('np.array([[1,2],[3,4]]).flatten()'\
   ....: , setup = 'import numpy as np')
In [4]: print u.timeit()
3.05757689476

Iluengo的答案还为您提供了有关为何无法使用flatten()或ravel()指定数组类型的更多信息。