Как я могу изменить двумерный массив на одномерный

Я пытаюсь изменить двумерный массив на одномерный, мой код выглядит так:

x = np.array([[1, 2, 4], [3, 4], [1,2,3,4,5,6,7]])
x = x.flatten()

однако я обнаружил, что функция сглаживания хорошо работает на

x = np.array([[1, 2], [3, 4]])

но это не работает на

x = np.array([[1, 2, 4], [3, 4], [1,2,3,4,5,6,7]])

может ли кто-нибудь помочь мне измениться

np.array([[1, 2, 4], [3, 4], [1,2,3,4,5,6,7]]) 

к

np.array([[1, 2, 4, 3, 4, 1,2,3,4,5,6,7])

Спасибо

Сегодня чуть раньше вопрос о сглаживании - stackoverflow.com/questions/52970017/…. Ключевым моментом является то, что ваш x не является двухмерным. Это 1д! Если не верите, проверьте это shape. Это 1d объектный массив списков dtype.

hpaulj 25.10.2018 04:28

Возможный дубликат Сглаживание массива numpy с помощью Python

Dani Mesejo 25.10.2018 04:30

@PaulRooney, ваша ссылка посвящена reshape, которую flatten пытается сделать. Здесь это не применимо.

hpaulj 25.10.2018 04:31
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
4
3
10 558
3

Ответы 3

Используйте следующий простой код.

import numpy as np

x = np.array([[1, 2, 4], [3, 4], [1,2,3,4,5,6,7]])
y = sum(x.tolist(),[])
print(np.array(y))

Вы можете попробовать использовать concatenate (numpy документация):

flatten_x = np.concatenate(x)
t = [[4, 9, 2], [3, 5, 7], [8, 1, 5]]
arr_t=[]
for a in t:
    arr_t+=a

Другие вопросы по теме