在Python中連接numpy矩陣的所有行

我有一個numpy矩陣，並想將所有行連接在一起，所以我最終得到一個長數組。在Python中連接numpy矩陣的所有行

#example 

input: 
[[1 2 3] 
[4 5 6} 
[7 8 9]] 

output: 
[[1 2 3 4 5 6 7 8 9]]

我現在這樣做的方式似乎並不pythonic。我確信有更好的方法。

combined_x = x[0] 
for index, row in enumerate(x): 
    if index!= 0: 
     combined_x = np.concatenate((combined_x,x[index]),axis=1)

謝謝你的幫助。

來源

2012-11-06 user1764386

@senderle - 拉威爾是我的第一直覺太（感謝皮埃爾GM！）。發佈作爲答案，我會愉快地upvote。 – mgilson

我建議的ndarray的ravel或flatten方法。

>>> a = numpy.arange(9).reshape(3, 3) 
>>> a.ravel() 
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

ravel比concatenate和flatten更快，因爲它沒有返回副本，除非它具有：

>>> a.ravel()[5] = 99 
>>> a 
array([[ 0, 1, 2], 
     [ 3, 4, 99], 
     [ 6, 7, 8]]) 
>>> a.flatten()[5] = 77 
>>> a 
array([[ 0, 1, 2], 
     [ 3, 4, 99], 
     [ 6, 7, 8]])

但是如果你需要的副本，以避免記憶上面分享所示，你」重新使用flatten比concatenate更好，因爲你可以從這些時間看：

>>> %timeit a.ravel() 
1000000 loops, best of 3: 468 ns per loop 
>>> %timeit a.flatten() 
1000000 loops, best of 3: 1.42 us per loop 
>>> %timeit numpy.concatenate(a) 
100000 loops, best of 3: 2.26 us per loop

ñ OTE也可以實現確切結果是你的輸出說明（1列2-d陣列）與reshape：

>>> a = numpy.arange(9).reshape(3, 3) 
>>> a.reshape(1, -1) 
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]) 
>>> %timeit a.reshape(1, -1) 
1000000 loops, best of 3: 736 ns per loop

來源

2012-11-06 14:21:39 senderle

+1尼斯分析，你每天都會學到新的東西。 – Maehler

請注意，'ravel'或'flatten'會將您的二維數組轉換爲一維數組---即從（N，M）'切換到（N * M）'形狀。 OP可能想要添加一個'.reshape（1，-1）'來強制輸出到一個二維數組（1行，多列）。 –

當然，如果你只想將你的二維數組轉換成一維數組，更快的是'your_array.shape = -1' ... –

您可以使用numpy的concatenate function：

>>> ar = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) 
>>> np.concatenate(ar) 
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

您也可以嘗試flatten：

>>> ar.flatten() 
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

來源

2012-11-06 14:14:25 Maehler

似乎正是用戶想要的。 – orlp

完美！謝謝 – user1764386

在Python中連接numpy矩陣的所有行

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