1. <code class="language-python">import operator
  2. from functools import reduce
  3. a = [[1,2,3], [4,6], [7,8,9,8]]
  4. print(reduce(operator.add, a))
  5. [1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 8]</code>
  1. a = [[1,2,3], [5, 8], [7,8,9]]
  2. l=[]
  3. for m in range(0,3):
  4. for i in a[m]:
  5. l.append(i)
  6. print(l)
  7. [1, 2, 3, 5, 8, 7, 8, 9]
  1. from itertools import chain
  2. b=[[1,2,3], [5,8], [7,8,9]]
  3. c=list(chain(*b))
  4. print(c)
  5. [1, 2, 3, 5, 8, 7, 8, 9]
  1. a=[[1,2,3], [5,8], [7,8,9]]
  2. a= eval('['+str(a).replace(' ','').replace('[','').replace(']','')+']')
  3. print(a)
  4. [1, 2, 3, 5, 8, 7, 8, 9]
  1. def flatten(a):
  2. if not isinstance(a, (list, )):
  3. return [a]
  4. else:
  5. b = []
  6. for item in a:
  7. b += flatten(item)
  8. return b
  1. if __name__ == '__main__':
  2. a = [[[1,2],3],[4,[5,6]],[7,8,9]]
  3. print(flatten(a))
  4. [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
  1. ab = [[1,2,3], [5,8], [7,8,9]]
  2. print([i for item in ab for i in item])
  3. [1, 2, 3, 5, 8, 7, 8, 9]

2、矩阵转数组:data = [[1,2,3,]] 去掉外层----> data = data[0,:]--->[1,2,3]

3、数组:data = [[1],[2]] ---> data = data.flatten() ---> [1,2]

4、列表:list = [[1],[2]] ---> list1 = [x for [x] in list] ---> list1 = [1,2]

5、将dataframe转成list:  data = np.array(data).tolist() (先将dataframe转成矩阵,再将矩阵转成list)

学习笔记5—Python 将多维数据转为一维数组 (总结)的更多相关文章

  1. 多维矩阵转一维数组(c++)【转载】

    在由二维矩阵转为一维数组时,我们有两种方式:以列为主和以行为主. 以列为主的二维矩阵转为一维数组时,转换公式为: index=column+row×行数 以行为主的二维矩阵转为一维数组时,转换公式为: ...

  2. Caffe学习笔记(三):Caffe数据是如何输入和输出的?

    Caffe学习笔记(三):Caffe数据是如何输入和输出的? Caffe中的数据流以Blobs进行传输,在<Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析>中已经对Blobs进行了简 ...

  3. Noah的学习笔记之Python篇:命令行解析

    Noah的学习笔记之Python篇: 1.装饰器 2.函数“可变长参数” 3.命令行解析 注:本文全原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) ...

  4. Noah的学习笔记之Python篇:函数“可变长参数”

    Noah的学习笔记之Python篇: 1.装饰器 2.函数“可变长参数” 3.命令行解析 注:本文全原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) ...

  5. Noah的学习笔记之Python篇:装饰器

    Noah的学习笔记之Python篇: 1.装饰器 2.函数“可变长参数” 3.命令行解析 注:本文全原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) ...

  6. VSTO学习笔记(十四)Excel数据透视表与PowerPivot

    原文:VSTO学习笔记(十四)Excel数据透视表与PowerPivot 近期公司内部在做一种通用查询报表,方便人力资源分析.统计数据.由于之前公司系统中有一个类似的查询使用Excel数据透视表完成的 ...

  7. Spring MVC 学习笔记11 —— 后端返回json格式数据

    Spring MVC 学习笔记11 -- 后端返回json格式数据 我们常常听说json数据,首先,什么是json数据,总结起来,有以下几点: 1. JSON的全称是"JavaScript ...

  8. python3.4学习笔记(九) Python GUI桌面应用开发工具选择

    python3.4学习笔记(九) Python GUI桌面应用开发工具选择 Python GUI开发工具选择 - WEB开发者http://www.admin10000.com/document/96 ...

  9. python3.4学习笔记(八) Python第三方库安装与使用,包管理工具解惑

    python3.4学习笔记(八) Python第三方库安装与使用,包管理工具解惑 许多人在安装Python第三方库的时候, 经常会为一个问题困扰:到底应该下载什么格式的文件?当我们点开下载页时, 一般 ...

随机推荐

  1. jquery的$post方法不发送空数组的解决办法

    问题:jquery里的ajax在提交post请求时,如果数据里有一个空数组,则这个空数组不会提交上去 技术上的解决办法如下: 源代码: var params = { type : , ids:[] } ...

  2. jQuery的基本过滤器与jQuery实现隔行换色实例

    没加过滤器之前: 加过滤器之后: 总的代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8& ...

  3. TCP编程:系统出现 TIME_WAIT 原因及解决办法

    解决办法 打开 sysctl.conf 文件,修改以下几个参数: net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1net.ipv4.tcp_ti ...

  4. Linux维护常用命令

    1.查看Linux占用内存/CPU最多的进程 可以使用以下命令查使用内存最多的10个进程 #ps -aux | sort -k4nr | head -n 10可以使用以下命令查使用CPU最多的10个进 ...

  5. 识别简单的答题卡(Bubble sheet multiple choice scanner and test grader using OMR, Python and OpenCV——jsxyhelu重新整编)

    该博客转自www.pyimagesearch.com,进行了相关修改补充. Over the past few months I've gotten quite the number of reque ...

  6. 【VNC】修改VNC分辨率大小

    [VNC]修改VNC分辨率大小 VNC的分辨率过小有可能导致图形化界面操作过程中遇到"确认键或取消键"无法点击,分辨率过高又可能导致低分辨率客户端显示器无法显示.本文给出两种调整V ...

  7. Bootstrap3基础 form-group 输入框之间出现间隔

      内容 参数   OS   Windows 10 x64   browser   Firefox 65.0.2   framework     Bootstrap 3.3.7   editor    ...

  8. Django框架 (一) 虚拟环境配置及简单使用

    虚拟环境 什么是虚拟环境 对真实的python解释器的一个拷贝版本 是事实有效的,可以独立存在运行解释python代码 可以在计算机上拷贝多个虚拟环境 为什么要使用虚拟环境 保证真实环境的纯净性 框架 ...

  9. CentOS 安装 Gitlab

    源地址 https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/gitlab-ce/ # 清华源 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/g ...

  10. Git学习笔记--- diff工具 kdiff3

    图形化的git diff 与 git merge工具:kdiff3 1.安装 win10: 去官网左边找到Download,下载双击安装. Linux(Debian Ubuntu 18.04): ap ...