写一个把n维numpy数组转成一维列表的python程序

可以使用numpy库中的flatten()函数将n维数组转换为一维数组，示例代码如下：

import numpy as np

# 创建一个3维数组
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# 将3维数组转换为1维数组
arr_flat = arr.flatten()

# 打印转换后的1维数组
print(arr_flat.tolist())

输出结果为：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

相关问题

n个numpy数组合并python

使用numpy中的concatenate函数可以将n个数组沿着指定的轴合并。

例如，如果有三个一维数组a、b、c：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])

可以将它们合并成一个数组：

result = np.concatenate((a, b, c))

print(result)
# 输出：[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

如果有两个二维数组x和y，想要将它们在第一个维度上合并：

x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = np.concatenate((x, y), axis=0)

print(result)
# 输出：
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]
#  [7 8]]

如果想要将它们在第二个维度上合并：

result = np.concatenate((x, y), axis=1)

print(result)
# 输出：
# [[1 2 5 6]
#  [3 4 7 8]]

写一个递归函数（即调用自己的函数）evalFn，它用参数 x 和 y 计算函数F n 。 如果输入是标量，函数应返回浮点； 如果输入x和y都是二维NumPy数组，那么输出也应该是一个二维NumPy数组； 如果输入是不同形状的numpy数组，它应该会引发ValueError。

好的，我理解了你的问题。以下是递归函数evalFn的代码实现：

import numpy as np

def evalFn(x, y, n):
    if isinstance(x, (int, float)):
        if isinstance(y, (int, float)):
            if n == 0:
                return x + y
            else:
                return evalFn(x, y, n-1) + evalFn(x, y, n-1)
        else:
            raise ValueError("Inputs have different shapes.")
    elif isinstance(x, np.ndarray):
        if isinstance(y, np.ndarray):
            if x.shape == y.shape:
                if n == 0:
                    return x.astype(float) + y.astype(float)
                else:
                    return evalFn(x, y, n-1) + evalFn(x, y, n-1)
            else:
                raise ValueError("Inputs have different shapes.")
        else:
            raise ValueError("Inputs have different shapes.")

以上代码中，我们首先判断了输入的x和y是否为标量（即int或float类型）。如果是标量，则直接计算返回结果；如果不是标量，则判断它们的形状是否相同（即是否为二维NumPy数组），如果不同则引发ValueError异常。

如果输入的x和y都是二维NumPy数组，则继续判断它们的形状是否相同。如果相同，则递归地调用evalFn函数来计算F n 。当n=0时，返回x和y相加的结果，否则分别递归计算evalFn(x, y, n-1)和evalFn(x, y, n-1)的和。

希望这个函数能够解决你的问题。如果你还有其他问题，可以随时向我提问。