如何将cupy.ndarray二维列向量转换为一维数组？

我有一个类型为cupy.ndarray的数组，其形式如下：

x = array([[0],
       [0],
       [0],
       ...,
       [0],
       [0],
       [0]])

我期望得到的输出形式为：

array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0])

我尝试使用transpose和np.expand_dims方法，得到的输出分别为：

x.transpose()

# Output
array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]])

np.expand_dims(x, axis=1)

#Output
array([[[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]]])

请问该如何实现预期的数组维度转换？

解决方案 #

你需要将二维列向量数组降维为一维数组，以下几种方法都适用于cupy.ndarray：

1. 使用flatten()方法 #

flatten()返回一维数组的副本，修改副本不会影响原数组：

x_flattened = x.flatten()
# 输出
array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0])

2. 使用ravel()方法 #

ravel()优先返回原数组的视图（若数组内存连续），效率更高，修改返回值可能影响原数组：

x_raveled = x.ravel()
# 输出
array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0])

3. 使用reshape(-1)方法 #

reshape(-1)会自动计算一维数组长度，同样返回视图（若原数组内存连续）：

x_reshaped = x.reshape(-1)
# 输出
array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0])

三种方法都能实现目标转换，可根据是否需要副本或视图自由选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者M.Souza