python多维数组转一维

数组的常用方法有哪些？

常用的方法包括：

1. flatten()函数：将多维数组转化为一维数组。（其中参数‘C’表示按照行优先原则展开数组，‘F’表示按照列优先原则展开数组）

2. reshape()函数：将原数组重塑为新的形状。

3. ravel()函数：与flatten()函数类似，将多维数组转化为一维数组，但是返回的是视图而不是拷贝。

4. squeeze()函数：去除多维数组中的单维度，返回一个维度减少的数组。

5. concatenate()函数：将多个数组进行连接操作。

6. append()函数：在数组末尾添加元素。

7. flatten()函数：将多维数组转化为一维数组。

相关问题

python 多维数组转1维数组

### Python中将多维数组转换为一维数组

在Python中，`numpy`库提供了多种方法来将多维数组转换为一维数组。以下是几种常用的方法：

#### 使用 `reshape`

可以通过指定目标形状参数 `-1` 来自动计算所需的尺寸大小，从而实现降维操作。

import numpy as np

a1 = [[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7]]
array_a1 = np.array(a1)

f1_reshaped = array_a1.reshape(-1)
print(f"Using reshape to convert multi-dimensional array into one dimension:\n{f1_reshaped}")

这种方法简单直观，但是需要注意的是它返回一个新的副本对象而不是视图[^1]。

#### 使用 `flatten`

该函数会创建原数组的一个深拷贝并将其压平为一维形式，默认按照行优先顺序排列元素（C风格），也可以通过设置参数改变遍历方式。

flattened_array_c_order = array_a1.flatten()
print(f"Flatten with C order (row-major):\n{flattened_array_c_order}")

flattened_array_fortran_order = array_a1.flatten('F')
print(f"Flatten with Fortran order (column-major):\n{flattened_array_fortran_order}")

此方法同样会产生新的内存分配用于存储结果数据[^3]。

#### 使用 `ravel`

与`flatten`相似之处在于两者都能把一个多维度矩阵压缩成单一向量；不同点则体现在于当输入是一个已经平坦化的ndarray时，`ravel()`不会复制任何东西而是直接给出原始指针指向的数据结构作为输出——即返回一个基于相同底层数组的视图而非独立的对象。

raveled_array = array_a1.ravel()
print(f"Ravel output which may share memory with original array:\n{raveled_array}")

对于大多数应用场景来说，这三种手段都可以满足需求，但在性能敏感的情况下应当考虑它们之间的细微差别以及是否有必要保留原有数据不变等问题[^4]。

python 将多维数组转换为一维

在Python中，如果你有一个多维数组（例如列表的列表，即嵌套列表或多层的numpy数组），将其转换为一维数组通常可以通过两种常见的方式：

1. 使用`numpy`库：如果你的数组是`numpy`数组，可以使用`flatten()`函数，它会返回一个新的数组，其中所有元素都是原数组的副本，但形状变为一维。示例：

   import numpy as np
   multi_dim_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])
   one_dim_array = multi_dim_array.flatten()

2. 切片或迭代：如果是简单的嵌套列表，你可以使用递归或者其他迭代方法逐层展开。示例：

   def flatten_list(nested_list):
       return [item for sublist in nested_list for item in sublist]
   multi_dim_list = [[1, 2], [3, 4]]
   one_dim_list = flatten_list(multi_dim_list)

这两种方法都会创建新的数组或列表，原始的多维数组不会改变。