如何在Python中实现一维NumPy数组与列向量数组的互转？

一维数组转列向量二维数组 #

假设你的一维数组是arr，可以通过以下几种简单方式完成转换：

• 方法1：用reshape指定维度
  reshape(-1, 1)里的-1会让NumPy自动计算对应维度的元素数量，刚好适配你的一维数组长度：

  import numpy as np
  arr = np.array([15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15,  3,  8, 13, 13, 15, 15, 15, 15,  6])
  col_vector = arr.reshape(-1, 1)
  

• 方法2：添加新轴[:, np.newaxis]
  通过索引语法直接给数组新增一个列方向的维度：

  col_vector = arr[:, np.newaxis]
  

• 方法3：使用np.expand_dims扩展维度
  指定axis=1来添加列维度：

  col_vector = np.expand_dims(arr, axis=1)
  

列向量二维数组转回一维数组 #

你提到.flatten()、.ravel()无效，大概率是没接收方法返回的结果（这两个方法不会修改原数组，而是返回转换后的新数组/视图）。试试这些方法：

• 方法1：reshape(-1)一键降维

  arr_1d = col_vector.reshape(-1)
  

• 方法2：.flatten()返回一维数组

  arr_1d = col_vector.flatten()
  

• 方法3：.ravel()生成一维视图（更省内存）

  arr_1d = col_vector.ravel()
  

• 方法4：直接索引取列
  因为列向量是(n,1)形状的二维数组，取第一列就能得到一维数组：

  arr_1d = col_vector[:, 0]
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JRMBAL