Numpy 数组 - 使用 reshape 将多列堆叠为一 [英] Numpy array - stack multiple columns into one using reshape

问题描述

对于这样的二维数组:

table = np.array([[11,12,13],[21,22,23],[31,32,33],[41,42,43]])

是否可以在table上使用np.reshape得到一个数组single_column，其中table 垂直堆叠?这可以通过拆分 table 并结合 vstack 来实现.

Is it possible to use np.reshape on table to get an array single_column where each column of table is stacked vertically? This can be accomplished by splitting table and combining with vstack.

single_column = np.vstack(np.hsplit(table , table .shape[1]))

Reshape 可以将所有行合并为一行，我想知道它是否也可以合并列以使代码更简洁，可能更快.

Reshape can combine all the rows into a single row, I'm wondering if it can combine the columns as well to make the code cleaner and possibly faster.

single_row = table.reshape(-1)

推荐答案

可以先转置，再整形:

table.T.reshape(-1, 1)

array([[11],
       [21],
       [31],
       [41],
       [12],
       [22],
       [32],
       [42],
       [13],
       [23],
       [33],
       [43]])

这篇关于Numpy 数组 - 使用 reshape 将多列堆叠为一的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！