Cách làm phẳng chỉ một số kích thước của mảng numpy

Có cách nào nhanh chóng để "làm phẳng phụ" hoặc chỉ làm phẳng một số kích thước đầu tiên trong một mảng không?

Ví dụ: với một mảng kích thước vô số (50,100,25), các thứ nguyên kết quả sẽ là(5000,25)

Hãy xem numpy.reshape .

>>> arr = numpy.zeros((50,100,25))
>>> arr.shape
# (50, 100, 25)

>>> new_arr = arr.reshape(5000,25)
>>> new_arr.shape   
# (5000, 25)

# One shape dimension can be -1. 
# In this case, the value is inferred from 
# the length of the array and remaining dimensions.
>>> another_arr = arr.reshape(-1, arr.shape[-1])
>>> another_arr.shape
# (5000, 25)

Một chút tổng quát hóa cho câu trả lời của Alexander - np.reshape có thể lấy -1 làm đối số, có nghĩa là "tổng kích thước mảng chia cho tích của tất cả các kích thước được liệt kê khác":

ví dụ: làm phẳng tất cả trừ chiều cuối cùng:

>>> arr = numpy.zeros((50,100,25))
>>> new_arr = arr.reshape(-1, arr.shape[-1])
>>> new_arr.shape
# (5000, 25)

Một chút khái quát cho câu trả lời của Peter - bạn có thể chỉ định một phạm vi trên hình dạng của mảng ban đầu nếu bạn muốn vượt ra ngoài mảng ba chiều.

ví dụ: làm phẳng tất cả trừ hai kích thước cuối cùng :

arr = numpy.zeros((3, 4, 5, 6))
new_arr = arr.reshape(-1, *arr.shape[-2:])
new_arr.shape
# (12, 5, 6)

CHỈNH SỬA: Một chút khái quát cho câu trả lời trước đây của tôi - tất nhiên, bạn cũng có thể chỉ định một phạm vi ở đầu của định hình lại:

arr = numpy.zeros((3, 4, 5, 6, 7, 8))
new_arr = arr.reshape(*arr.shape[:2], -1, *arr.shape[-2:])
new_arr.shape
# (3, 4, 30, 7, 8)

Một cách tiếp cận thay thế là sử dụng numpy.resize()như trong:

In [37]: shp = (50,100,25)
In [38]: arr = np.random.random_sample(shp)
In [45]: resized_arr = np.resize(arr, (np.prod(shp[:2]), shp[-1]))
In [46]: resized_arr.shape
Out[46]: (5000, 25)

# sanity check with other solutions
In [47]: resized = np.reshape(arr, (-1, shp[-1]))
In [48]: np.allclose(resized_arr, resized)
Out[48]: True