Python 如何在不使用重塑的情况下更改矩阵的维度

Question

下面是(3*3)的矩阵

a_matrix=np.array([[2,3,5],[3,2,7],[1,4,2]])

我想将其更改为 (9*1)，即

[[2],[3],[5],[3],[2],[7],[1],[4],[2]]

问题是我需要在不使用 numpy 中的 reshape 方法的情况下执行此操作。顺便说一句，下面是我所做的，这是错误的。有人可以帮我吗？顺便说一句，**我不能使用那些预定义的方法来做，我必须用我自己的方法来实现它。 **。感谢任何帮助！！！

import numpy as np   
a_list=[]
a_matrix=np.array([[2,3,5],[3,2,7],[1,4,2]]) #3*3 matrix
for i in range(3):
   a_list.extend(a_matrix[i,:])
a_list=np.asarray(a_list) #To convert the list to numpy array
print(a_list.T.shape) #To print the shape of transpose

--->(9,) # 我想要 (9,1) 而不是 (9,)

Answer 1

将其展平并使用列表理解

result = np.array([[x] for x in a_matrix.ravel()])

Answer 2

您可以使用 np.ravel 然后添加一个虚拟轴。

l_list = a_matrix.ravel()[:,None]

编辑：如果你想要一个无 numpy 的方法：

l_list = []
for i in range(3):
    for j in range(3):
        # replace [i][j] with [i,j] if a_matrix
        # is allowed to be a numpy array
        l_list.append([a_matrix[i][j]])

如果你想在不使用 ravel 或 reshape 的情况下将结果作为 numpy 数组，你可以提前创建输出数组

l_list = np.empty((9,1))
for i in range(3):
    for j in range(3):
        # replace [i][j] with [i,j] if a_matrix
        # is allowed to be a numpy array
        l_list[i*3 + j] = a_matrix[i][j]

Answer 3

这是您自己编写解决方案的答案（根据您的作业要求）。

import numpy as np

a_matrix = np.array([[2,3,5],[3,2,7],[1,4,2]])

a_list = [[elem] for row in a_matrix for elem in row]

a_list = np.asarray(a_list) 
print(a_list.T.shape)

输出应该符合预期。

Answer 4

纯列表操作：

In [122]: alist = [[2,3,5],[3,2,7],[1,4,2]]
In [123]: [[i] for x in alist for i in x]
Out[123]: [[2], [3], [5], [3], [2], [7], [1], [4], [2]]

忘记之前或之后的 np.array 东西。如果你不能使用 reshape，那么谈论 numpy 就没有意义了。 shape 是 numpy 数组的组成部分，用 reshape 改变它是一个基本操作。

Python 如何在不使用重塑的情况下更改矩阵的维度

How to change a matrix's dimension without using reshape in Python

python

numpy

shapes