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python将二维数组升为一维数组 或 二维降为一维
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1. 二维（多维）数组降为一维数组2. 一维数组升为 2 维数组3. 截取一列，转为list
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： 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]] 3. 截取一列，转为list import random import pandas as pd names = ['南宫婉', '雅菲', '余靖秋', '姜立', '小舞', '胡列娜', '比比东', '云韵', '美杜莎', '焰灵姬'] df = pd.DataFrame( { "age": [random.randint(18, 25) for i in range(len(names))], "height": [round(random.uniform(1.6, 1.75), 2) for i in range(len(names))], "weight": [random.randint(45, 50) for i in range(len(names))], } ) >>> df df Out[29]: age height weight 0 22 1.73 48 1 25 1.75 48 2 21 1.69 45 3 19 1.66 46 4 18 1.63 50 5 24 1.70 47 6 18 1.70 50 7 24 1.67 48 8 24 1.74 48 9 21 1.74 48 np.array(df.iloc[1:7, 1:2]).tolist() Out[8]: [[1.75], [1.69], [1.66], [1.63], [1.7], [1.7]] from tkinter import _flatten list(_flatten(np.array(df.iloc[1:7, 1:2]).tolist())) Out[26]: [1.75, 1.69, 1.66, 1.63, 1.7, 1.7] np.array(df.iloc[1:7, 1:2]).flatten().tolist() Out[28]: [1.75, 1.69, 1.66, 1.63, 1.7, 1.7] |
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。【本文地址】
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