पायथन में numpy में सरणी flatten करने के लिए सही और कुशल तरीका?

Question

मेरे पास है:

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

और मैं इसे समतल, एक फ्लैट सरणी प्रविष्टि में दो भीतरी सूचियों में शामिल होने के लिए करना चाहते हैं। मैं कर सकते हैं:

array(list(flatten(a))) 

लेकिन उस सूची डाली (मैं एक सरणी और नहीं एक जनरेटर के साथ खत्म करना चाहते हैं।)

इसके अलावा, कैसे इस तरह एक सरणी के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता के कारण अक्षम लगता है इस:

b = array([[[1,2,3],[4,5,6]], [[10,11,12],[13,14,15]]]) 

जहां परिणाम होना चाहिए:

b = array([[1,2,3,4,5,6], 
      [10,11,12,13,14,15]]) 

वहाँ/कुशल numpy/अनुसूचित जाति builtin हैं इसके लिए आईपी ऑपरेटरों? धन्यवाद।

Answer 1

आप reshape method का उपयोग कर सकते हैं।

>>> 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]]) 

Answer 2

कैसे के बारे में:

>>> 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]) 

और

>>> 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]]) 

Answer 3

आप numpy.flatten और numpy.ravel की जाँच करने के लिए आवश्यकता हो सकती है, दोनों एक 1-डी सरणी एक n घ सरणी से लौट आते हैं।

इसके अलावा, यदि आप लौटाए गए 1-डी सरणी को संशोधित नहीं करने जा रहे हैं, तो मेरा सुझाव है कि आप numpy.ravel का उपयोग करें, क्योंकि यह सरणी की एक प्रति नहीं बनाता है, लेकिन केवल सरणी का दृश्य लौटाता है, जो कि है numpy.flatten से बहुत तेज़।

>>>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 

यह भी देखें post।

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 

मुझे आश्चर्य है कि आकृति बदलें दूर कम समय है, लेकिन इसके लगभग समान