Pythonのnumpy行列のすべての行を連結する

Question

私はnumpy行列を持ち、すべての行を連結したいので、1つのlong配列で終わります。

#example 

input: 
[[1 2 3] 
[4 5 6} 
[7 8 9]] 

output: 
[[1 2 3 4 5 6 7 8 9]] 

今私はそれをやっている方法は、pythonicようではありません。私は良い方法があると確信しています。

combined_x = x[0] 
for index, row in enumerate(x): 
    if index!= 0: 
     combined_x = np.concatenate((combined_x,x[index]),axis=1) 

ありがとうございました。あなたがnumpyのconcatenate function使用することができ

Answer 1

私はndarrayのravelまたはflatten方法をお勧めします。

>>> a = numpy.arange(9).reshape(3, 3) 
>>> a.ravel() 
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 

ravelそれが持っていない限り、それはコピーを返さないためconcatenateとflattenよりも高速です：

>>> a.ravel()[5] = 99 
>>> a 
array([[ 0, 1, 2], 
     [ 3, 4, 99], 
     [ 6, 7, 8]]) 
>>> a.flatten()[5] = 77 
>>> a 
array([[ 0, 1, 2], 
     [ 3, 4, 99], 
     [ 6, 7, 8]]) 

しかし、あなたは上に示したメモリの共有を避けるために、コピーが必要な場合は、あなたの」

>>> %timeit a.ravel() 
1000000 loops, best of 3: 468 ns per loop 
>>> %timeit a.flatten() 
1000000 loops, best of 3: 1.42 us per loop 
>>> %timeit numpy.concatenate(a) 
100000 loops, best of 3: 2.26 us per loop 

N：あなたはこれらのタイミングから見ることができるように、concatenateよりflattenを使用してオフに再より良いですOTEはまた、あなたはあなたの出力はreshapeと（1行2次元配列）を示し正確な結果を達成できること：

>>> a = numpy.arange(9).reshape(3, 3) 
>>> a.reshape(1, -1) 
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]) 
>>> %timeit a.reshape(1, -1) 
1000000 loops, best of 3: 736 ns per loop 

Answer 2

：

>>> ar = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) 
>>> np.concatenate(ar) 
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 

をまたflattenを試みることができる：

>>> ar.flatten() 
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])