python转为一维数组

可以使用多种方法将二维数组转换为一维数组，以下是一些常用的方法：

方法1：使用numpy的flatten函数

import numpy as np
mulArrays = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
result = list(np.array(mulArrays).flatten())
print(result)

方法2：使用numpy的reshape和concatenate函数

import numpy as np
mulArrays = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
result = list(np.concatenate(np.array(mulArrays).reshape((-1,1),order="F")))
print(result)

方法3：使用sum()函数

mulArrays = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
result = sum(mulArrays, [])
print(result)

方法4：使用列表推导式

mulArrays = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
result = [i for arr in mulArrays for i in arr]
print(result)

方法5：使用reduce和operator.add函数

from functools import reduce
import operator
mulArrays = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
result = reduce(operator.add, mulArrays)
print(result)

方法6：使用itertools的chain函数

from itertools import chain
mulArrays = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
result = list(chain.from_iterable(mulArrays))
print(result)

此外，还可以使用循环来实现二维数组转换为一维数组的功能。例如，以下是一个使用循环的示例：

a = [[1,2,3], [5, 8], [7,8,9]]
result = []
for sublist in a:
    for item in sublist:
        result.append(item)
print(result)

另外，还可以使用递归函数来实现二维数组转换为一维数组的功能。例如，以下是一个使用递归函数的示例：

def flatten(a):
    if not isinstance(a, (list, )):
        return [a]
    else:
        result = []
        for item in a:
            result.extend(flatten(item))
        return result

a = [[[1,2],3],[4,[5,6],[7,8,9]]
result = flatten(a)
print(result)

以上是一些常用的方法来实现二维数组转换为一维数组的功能，你可以根据自己的需求选择其中的一种方法来使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python将多维数组转换为一维](https://blog.csdn.net/qq_40290810/article/details/109486698)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python多维转一维](https://blog.csdn.net/qq_42592970/article/details/122815701)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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