配列へのナンピー行列

私はnumpyを使用しています。1列N行の行列があり、N個の要素を持つ配列を取得したいと考えています。

たとえば、私が持っている場合、私はM = matrix([[1], [2], [3], [4]])取得したいですA = array([1,2,3,4])。

それを達成するために、私はを使用しますA = np.array(M.T)[0]。同じ結果を得るためのよりエレガントな方法を知っている人はいますか？

ありがとう！

もう少し読みやすくしたい場合は、これを行うことができます：

A = np.squeeze(np.asarray(M))

同様に、次のこともできます：A = np.asarray(M).reshape(-1)、しかしそれは少し読みにくいです。

result = M.A1

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.0/reference/generated/numpy.matrix.A1.html

matrix.A1
1-d base array

A, = np.array(M.T)

エレガンスとはどういう意味かによって異なりますが、それは私がすることです

次のバリアントを試すことができます。

result=np.array(M).flatten()

np.array(M).ravel()

スピードが気になるなら しかし、あなたが記憶を気にかけるなら：

np.asarray(M).ravel()

または、いくつかの臨時雇用者を回避しようとすることができます

A = M.view(np.ndarray)
A.shape = -1

最初にMv = numpy.asarray(M.T)、4x1で2Dの配列を提供します。

次に、を実行しますA = Mv[0,:]。これにより、必要なものが得られます。のようにまとめることができnumpy.asarray(M.T)[0,:]ます。

これは行列を配列に変換します

A = np.ravel(M).T

ラヴェル（）と平ら（） numpyのの機能は、私はここにしようとするだろうという二つの技術です。Joe、Siraj、bubble、Kevadの投稿に追加したいと思います。

ラヴェル：

A = M.ravel()
print A, A.shape
>>> [1 2 3 4] (4,)

フラット化：

M = np.array([[1], [2], [3], [4]])
A = M.flatten()
print A, A.shape
>>> [1 2 3 4] (4,)

numpy.ravel()これは、配列のコピーを作成しないライブラリレベルの関数であるため、より高速です。ただし、を使用している場合、配列Aの変更は元の配列Mに引き継がれますnumpy.ravel()。

numpy.flatten()より遅いですnumpy.ravel()。しかし、numpy.flatten()Aの作成に使用している場合、Aの変更は元の配列Mに引き継がれません。

numpy.squeeze()そしてM.reshape(-1)より遅いnumpy.flatten()とnumpy.ravel()。

%timeit M.ravel()
>>> 1000000 loops, best of 3: 309 ns per loop

%timeit M.flatten()
>>> 1000000 loops, best of 3: 650 ns per loop

%timeit M.reshape(-1)
>>> 1000000 loops, best of 3: 755 ns per loop

%timeit np.squeeze(M)
>>> 1000000 loops, best of 3: 886 ns per loop