python将三维数组展开成二维数组

以前写过一篇：python将两个二维array叠加成三维array的实现方法
，
这篇文章尝试用“曲线救国”的方法来解决二维数组叠加成三维数组的问题。

但天道有轮回，苍天绕过谁。好不容易把数组叠加在一块儿了，新的需求又出现了：将三维数组展开成二维数组。有借有还，再借不难。今天就来解决把三维数组展开成二维数组的问题。

相对于叠加三维数组，numpy对展开数组支持得很好，只需要用好np.reshape(A,(a,b)) 函数即可。

用到的参数：

• A:需要被重新组合的数组
• (a,b): 各个维度的长度。比如要想展开成二维数组，那么(a,b)就是展开成a行b列。

当然，如果某一个维度长度不确定，也可以用-1代替。

看下面这个例子：

A = np.reshape(np.arange(24),(4,3,2)) ##生成一个数值从0到23，维度为（4,3,2）的数组
print(A)
print('A的维度：'，A.shape)
B = np.reshape(A,(-1,2))
print(B)
print('B的维度：'，B.shape)

结果：

A:
[[[ 0  1]
  [ 2  3]
  [ 4  5]]

 [[ 6  7]
  [ 8  9]
  [10 11]]

 [[12 13]
  [14 15]
  [16 17]]

 [[18 19]
  [20 21]
  [22 23]]]
A的维度：(4,3,2)

B:
      [[ 0,  1],
       [ 2,  3],
       [ 4,  5],
       [ 6,  7],
       [ 8,  9],
       [10, 11],
       [12, 13],
       [14, 15],
       [16, 17],
       [18, 19],
       [20, 21],
       [22, 23]]

B的维度：(12, 2)

可以看到，原来的（4，3，2）维的数组被展开成了（12,2）维的数组，而且最后一维的相对位置不变。