如何从形状(19601,1000,12)的X_train提取矩阵并合并为(12*19601,1000)？

不用手动遍历或者列表推导式折腾，用numpy的轴变换和重塑就能一步搞定，效率还高：

假设你的X_train是numpy数组，直接执行以下代码：

import numpy as np

# 先交换每个子矩阵的轴，把(1000,12)转成(12,1000)，整体形状变为(19601,12,1000)
# 再把前两个轴合并成一个，自动计算总长度为19601*12，得到目标形状
result = X_train.swapaxes(1, 2).reshape(-1, 1000)

或者用transpose实现同样的效果：

result = X_train.transpose(0, 2, 1).reshape(-1, 1000)

为什么你的列表推导式没用？ #

你写的[sig[i][j][k] for sig in X_train]索引逻辑完全错误：sig是X_train里的单个元素，形状是(1000,12)，根本没有第三个索引k，这样写要么报错，要么只能取出零散的单个数值，完全达不到合并矩阵的目的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stone327