在python中，action为9*2 的矩阵，经过action.view(-1)的操作后，action变成了什么样子

在Python中，如果你有一个二维矩阵（通常是numpy数组或者Pandas DataFrame）表示为`action`，并且对它执行了`action.view(-1)`操作，这个操作实际上改变了`action`的数据视图，将矩阵展平成一维向量。`-1`通常用于广播维度，表示未知的大小，它会计算所有可能的维度组合，直到找到可以完全匹配原矩阵元素数量的形状。

所以，如果`action`是一个9行2列的矩阵（即shape为(9, 2)），通过`.view(-1)`，你会得到一个长度为18的一维数组（因为9乘以2等于18）。每个原始矩阵中的元素都会按行顺序排列到这个新向量中，原来的行列结构会被丢弃，只剩下数据值。

举个例子：

import numpy as np

# 假设 action 矩阵
action = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 0], [1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])

# view(-1) 操作后
flattened_action = action.view(-1)
print(flattened_action)

输出将会是一个长度为18的一维数组：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]。

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如果你想按照列的方式（逐列取值）将一个9行2列的矩阵转换成一个1行18列的一维数组，而不是默认的行优先，你需要稍微调整一下`view()`函数的参数。由于默认情况下，`view()`是按照行优先的方式扁平化的，我们可以通过指定一个新的形状来改变这个顺序。对于这样的需求，你可以尝试使用`(2, -1)`作为新的形状，表示先看每列（2），然后处理剩余的所有行（-1代表计算所需的总行数）。

以下是使用NumPy的例子：

import numpy as np

# 假设 action 矩阵
action = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 0], [1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])

# 按照列展开为1x18的一维数组
column_wise_flattened_action = action.reshape((1, -1), order='F')
print(column_wise_flattened_action)

这里的`order='F'`是表示'Fortran_order'，也就是从左往右，逐列填充。如果没有这个参数，默认就是C-style的行优先填充。

注意，返回的结果还是一个二维数组，只是它的形状变为(1, 18)，实际上是等效于一个一维数组。