python将三维数组展开成二维数组的实现

以前写过一篇：python实现把两个二维array叠加成三维array示例

这篇文章尝试用“曲线救国”的方法来解决二维数组叠加成三维数组的问题。

但天道有轮回，苍天绕过谁。好不容易把数组叠加在一块儿了，新的需求又出现了：将三维数组展开成二维数组。有借有还，再借不难。今天就来解决把三维数组展开成二维数组的问题。

相对于叠加三维数组，numpy对展开数组支持得很好，只需要用好np.reshape(A,(a,b)) 函数即可。

用到的参数：

A:需要被重新组合的数组

(a,b): 各个维度的长度。比如要想展开成二维数组，那么(a,b)就是展开成a行b列。

当然，如果某一个维度长度不确定，也可以用-1代替。

看下面这个例子：

A = np.reshape(np.arange(24),(4,3,2)) ##生成一个数值从0到23，维度为（4,3,2）的数组
print(A)
print('A的维度：'，A.shape)
B = np.reshape(A,(-1,2))
print(B)
print('B的维度：'，B.shape)

结果：

A:
[[[ 0 1]
[ 2 3]
[ 4 5]]

[[ 6 7]
[ 8 9]
[10 11]]

[[12 13]
[14 15]
[16 17]]

[[18 19]
[20 21]
[22 23]]]

A的维度：(4,3,2)

B:

[[ 0, 1],
   [ 2, 3],
   [ 4, 5],
   [ 6, 7],
   [ 8, 9],
   [10, 11],
   [12, 13],
   [14, 15],
   [16, 17],
   [18, 19],
   [20, 21],
   [22, 23]]

B的维度：(12, 2)

可以看到，原来的（4，3，2）维的数组被展开成了（12,2）维的数组，而且最后一维的相对位置不变。

来源：https://blog.csdn.net/u013044310/article/details/86383162