私はPythonで作業しています。私はarrの長さLのnumpyの配列を持っています。arr = np.empty(L, dtype = object) arrのすべてのエントリに別のnumpy配列が含まれていますが、それぞれが異なる長さののです（そのため、dtype = objectを使用したのはそのためです）。今私はarrに含まれるすべてのエントリを最も効率的に取り込み、1つの大きな1D numpy配列に入れたいと思っています。つまり、私はarray([arr[0,0], arr[0,1], arr[0,2], ... , arr[1,0], arr[0,1], ...])という数字の配列をこの特定の順序で使用したいと思っています。 Pyhtonでこれを書く方法についての助け。異なる列長のnumpy行列のエントリを1Dの配列に入れます。
ネストされたリストを平坦化したいと思うように聞こえます。つまり、配列の配列は実質的にリストのリストです。そのため、標準のPythonイディオム、itertools.chainがあります：
配列のサンプル配列を作成します。
In [828]: arr = np.array([np.arange(i) for i in range(1, 5)])
In [829]: arr
Out[829]: array([array([0]), array([0, 1]), array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2, 3])], dtype=object)
インポートおよび使用チェーンが。
In [830]: from itertools import chain
In [831]: list(chain(*arr))
Out[831]: [0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 3]
In [832]: np.array(_)
Out[832]: array([0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 3])
しかし、配列記述のリストはまた、我々はnp.concatenate（またはnp.hstack）を使用することができます示唆している：それはリストであるかのよう*arrがarrを拡大
In [837]: np.concatenate(arr)
Out[837]: array([0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 3])
concatenateすなわち「リスト」をとり、例えばエンド・エンド（唯一の軸上）にジョインします。
In [841]: list(arr)
Out[841]: [array([0]), array([0, 1]), array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2, 3])]
flatten()メソッドを試しましたか？私はそれがここで働くかもしれないと思う。
>>> arr = np.identity(5)
>>> arr.shape
(5, 5)
>>> arr = arr.flatten()
>>> arr.shape
(25,)