Как из двумерного массива сделать одномерный

Переписать все элементы двумерного массива в одномерный

Предлагаю для решения этой задачи организовать заполнение массива случайными числами. Это сократит время на ввод элементов двумерного массива. Вся сложность данного задания состоит в том, что каким-то образом нужно преобразовать двумерный массив в одномерный. Как это сделать? Легко!

Наша задача создать одномерный массив, в котором могут поместиться все элементы двумерного. Для этого определяем размер двумерного массива, умножаем количество строк на количество столбцов. Далее динамически выделяем память под одномерный массив. Используя несколько циклов for заполняем одномерный массив и выводим на экран. Результат работы программы показан ниже:

// matrica_A.cpp: определяет точку входа для консольного приложения. #include «stdafx.h» #include #include #include using namespace std; int main(int argc, char* argv[]) < srand(time(NULL)); setlocale(LC_ALL, "rus"); int number_rows,// строки number_columns; // столбцы cout > number_rows; cout > number_columns; // динамическое создание двумерного массива int **arrayPtr = new int* [number_rows]; for (int count = 0; count < number_rows; count++) arrayPtr[count] = new int [number_columns]; for (int counter_rows = 0; counter_rows < number_rows; counter_rows++) < for (int counter_columns = 0; counter_columns < number_columns; counter_columns++) < arrayPtr[counter_rows][counter_columns] = rand() % 100; // заполнение массива случайными числами cout cout cout > delete [] vectorPtr; // высвобождение памяти, отводимой под одномерный массив // удаление двумерного динамического массива for (int count = 0; count
CppStudio.com

Введите количество строк матрицы: 3
Введите количество столбцов матрицы: 5
4 46 83 2 79
78 49 65 52 73
94 98 61 4 82

4 46 83 2 79 78 49 65 52 73 94 98 61 4 82

Запись двумерного массива в одномерный python

Красиво сделал, я думал также только я писал справа на лево, и мне писало что оно хз что такое b. Красавчик.

13 мая 2021 в 14:51

matrix = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]] print(sum(matrix, []))

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]

Отслеживать
ответ дан 18 сен 2021 в 14:47
андрей шадрин андрей шадрин
51 1 1 серебряный знак 3 3 бронзовых знака

добро пожаловать на Stack Overflow на русском! пожалуйста, постарайтесь оставлять чуть более развёрнутые ответы. дополнить ответ можно, нажав править

18 сен 2021 в 14:48

Вот пример кода:

l = [elem[0] for elem in l]

Если во вложенных списка больше 1 элемента то так:

answer = [] for i in l: answer.append(i)

Отслеживать
ответ дан 17 мая 2020 в 9:28
BigCubeCat BigCubeCat
740 7 7 серебряных знаков 20 20 бронзовых знаков

Преобразование двумерного массива в одномерный:

arr = [[2, 0, 0], [3, 0, 9], [4, 7, 6], [5, 1, 3]] x = len(arr[0]) y = len(arr) lst = [] for i in range(y): for j in arr[i]: lst.append(j) lst

[2, 0, 0, 3, 0, 9, 4, 7, 6, 5, 1, 3]

Отслеживать
ответ дан 2 апр 2021 в 11:59
466 1 1 золотой знак 6 6 серебряных знаков 20 20 бронзовых знаков

l = [[2], [3], [4], [5]] l = list((np.array(l)).reshape(4,))

Отслеживать
1,811 1 1 золотой знак 5 5 серебряных знаков 22 22 бронзовых знака
ответ дан 3 фев 2022 в 7:45
Михаил Титов Михаил Титов
1 1 1 бронзовый знак

3 фев 2022 в 7:46

У numpy есть методы «выпрямления» массивов без указания конкретного размера: ravel() и flatten() . Ну и использовать numpy тут как из пушки по воробьям. )

3 фев 2022 в 8:26
А без numpy в несколько строчек расписывать циклом лучше?
4 фев 2022 в 9:44

для превращения многомерного массива я предлагаю использовать функцию

my_list = [1, [2, 3], ["four", [5, "6"]], []] to_line(my_list)

def to_line(arr: list): out = [] for i in arr: if isinstance(i, list): tl_arr = to_line(i) for j in tl_arr: out.append(j) else: out.append(i) return out

[1, 2, 3, "four", 5, "6"]

многомерность массива не должна превышать лимит рекурсии

Как преобразовать многомерный php массив в одномерный

Самый простой вариант, это использовать встроенную в PHP функцию array_walk_recursive() , которая рекурсивно применяет колбек к каждому элементу массива:

 $collection = [['hexlet', ['is', 'awesome']], ['1', 2], [3, [4, 5, 6]]]; $result = []; array_walk_recursive($collection, function($item) use (&$result)  $result[] = $item >); print_r($result); // => Array // => ( // => [0] => hexlet // => [1] => is // => [2] => awesome // => [3] => 1 // => [4] => 2 // => [5] => 3 // => [6] => 4 // => [7] => 5 // => [8] => 6 // => )

Переформатирование, изменение формы — Python: Numpy-массивы

Часто разработчикам приходится изменять размеры массивов. Например, переформатировать исходные данные, чтобы разделить их на подмассивы. В некоторых случаях требуется еще и объединять многомерные данные в единый массив значений. Чтобы решать такие задачи, массивы numpy.ndarray предоставляют набор методов, самым популярным из которых является метод reshape() .

В этом уроке разберем, как работать с размерами массивов numpy.ndarray и как получать их производные. Еще поговорим об ограничениях размерности и узнаем, как они помогают оптимизировать работу.

Как изменить размер массива

Представим, что нам нужно увеличить размер массива numpy.ndarray . Для этого будем идти по следующим шагам:

Узнаем размер массива и индексы вдоль оси
Изменим размер массива

Рассмотрим каждый этап подробнее.

Как узнать размер массива и индексы вдоль оси

Чтобы изменить размер numpy.ndarray , нужно узнать его значение. Для этого используют атрибут shape :

import numpy as np one_dimension_array = np.array( [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11] ) print(one_dimension_array.shape) # => (12,) two_dimensions_array = np.array( [ [0,1,2], [3,4,5], [6,7,8], [9,10,11] ] ) print(two_dimensions_array.shape) # => (4, 3) three_dimensions_array = np.array( [ [ [0,1], [2,3], ], [ [4,5], [6,7], ], [ [8,9], [10,11] ] ] ) print(three_dimensions_array.shape) # => (3, 2, 2)

В примере выше атрибут shape возвращает кортеж целых чисел. Длина кортежа указывает на размерность массива:

(12,) — одномерный массив
(4, 3) — двумерный массив
(3, 2, 2) — трехмерный массив

Числа в кортеже означают количество элементов по конкретной оси индексов:

(12,) — 12 значений
(4, 3) — четыре блока значений по три значения в каждом
(3, 2, 2) — три блока значений, каждый из которых состоит из двух блоков по два значения

Название ось индексов отсылает к декартовой системе координат. Вспомним ее основные правила:

Чтобы построить отрезок или другой одномерный объект, достаточно одной координатной оси
Чтобы построить квадрат или другой двумерный объект, необходима координатная плоскость из двух перпендикулярных осей
Чтобы построить куб или другой трехмерный объект, нужно три ортогональные оси координат

Теперь, когда мы знаем размер исходного массива, можно изменять его форму. Для этого используем метод reshape() .

Как изменить размер массива с помощью метода reshape()

В Python используется метод reshape() , с помощью которого можно получить двухмерный и трехмерный массив из одномерного. Этот обязательный параметр ожидает новый размер данных, к которому нужно переформатировать исходный массив.

Попробуем получить двумерный массив two_dimensions_array из одномерного массива one_dimension_array . Для этого используем метод reshape() с новым размером данных (4, 3) :

print(one_dimension_array.reshape((4, 3))) # => [[ 0 1 2] # [ 3 4 5] # [ 6 7 8] # [ 9 10 11]]

Чтобы получить трехмерный массив three_dimensions_array , достаточно также указать нужный размер:

print(one_dimension_array.reshape((3, 2, 2))) # => [[[ 0 1] # [ 2 3]] # [[ 4 5] # [ 6 7]] # [[ 8 9] # [10 11]]]

Изменять форму массива можно не только от данных меньшей размерности к данным большей размерности. Это можно делать и в обратную сторону.

Попробуем получить исходный одномерный массив one_dimension_array из двумерного массива two_dimensions_array :

print(two_dimensions_array.reshape((12,))) # => [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]

А тут переформатируем three_dimensions_array в two_dimensions_array :

print(three_dimensions_array.reshape((4,3))) # => [[ 0 1 2] # [ 3 4 5] # [ 6 7 8] # [ 9 10 11]]

Необязательно уменьшать размер последовательно. Например, можно из трехмерного массива получить сразу одномерный:

print(three_dimensions_array.reshape((12,))) # => [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]

С помощью атрибута shape можно узнать размерность массива numpy.ndarray . А метод reshape поможет ее уменьшить или увеличить. Однако у этого массива есть ограничения по размеру данных — его нужно соблюдать, чтобы оптимизировать выполнения методов над массивами.

Какие размеры массива допустимы

У массива numpy.ndarray есть ограничения по размеру данных — по осям индексов должны быть данные одного размера. Это ограничение позволяет оптимизировать выполнения методов над массивами. Рассмотрим на примере.

Допустим, нам нужно сконвертировать список из списков длиной три и два:

np.array( [ [0,1,2], [3,4,], ] ) # => [list([0, 1, 2]) list([3, 4])]

На первый взгляд у нас получился массив numpy.ndarray . Но если внимательно посмотреть на элементы, мы увидим, что получились списки, а не ожидаемые целочисленные массивы. Это ограничит дальнейшую работу с данными, потому что поведение многих методов меняется.

Попробуем найти в данном массиве максимальный элемент 4 . Это приведет к такому результату:

print(np.array( [ [0,1,2], [3,4,], ] ).max()) # => [3, 4]

В этом примере мы получили не тот результат, которого ожидали.

Numpy старается предотвращать некорректные действия — для этого в нем есть система предупреждений и подсказок. Но это не значит, что не нужно следить за размером массива. Он играет важную роль в реализации методов библиотеки Numpy, поэтому рекомендуем обращать внимание на этот момент.

В случае с методом reshape() Numpy вообще не дает совершить некорректную конвертацию массива из 12 элементов в массив из 15 элементов — три блока по пять значений. В этом случае он вызывает исключение:

one_dimension_array.reshape(3,5) # => ValueError: cannot reshape array of size 12 into shape (3,5)

Ограничения по размеру могут добавить неудобств, когда мы увеличиваем или уменьшаем размерность массива. При этом они позволяют не указывать некоторые значения размера, когда мы хотим его изменить.

Как сделать автоматический расчет размера массива

Ограничения на размер массива позволяют не указывать некоторые размеры в методе reshape() . Это можно оставить на автоматический расчет. Для этого нужное значение размерности поменяем на -1 :

print(one_dimension_array.reshape((4,3))) print(one_dimension_array.reshape(((4, -1)))) print(one_dimension_array.reshape(((-1, 3)))) # => [[ 0 1 2] # [ 3 4 5] # [ 6 7 8] # [ 9 10 11]]

Все преобразования в примере выше дают одинаковый результат. Необходимый размер рассчитывается автоматически, исходя из количества элементов.

Для массивов большей размерности это работает по такому же принципу:

print(one_dimension_array.reshape((3, 2, 2))) print(one_dimension_array.reshape((-1, 2, 2))) print(one_dimension_array.reshape((3, -1, 2))) print(one_dimension_array.reshape((3, 2, -1))) # => [[[ 0 1] # [ 2 3]] # [[ 4 5] # [ 6 7]] # [[ 8 9] # [10 11]]]

Чтобы получить одномерный массив и использовать автоматический расчет, не нужно находить количество элементов. Строки в примере ниже дают одинаковый результат:

print(three_dimensions_array.reshape((12,))) print(three_dimensions_array.reshape((-1,))) # => [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]

Теперь вы знаете, как определять размерность массива. Вы умеете изменять размер и рассчитывать его автоматически. Чтобы закрепить знания на практике, рассмотрим еще один пример.

Как размер массива меняется на практике

Изменение формы массива помогает подготовить исходные данные — после такой обработки их будет удобнее анализировать и преобразовывать.

Представим сервис платформы продаж, который логирует данные по сетевым магазинам в конце рабочего дня в определенном порядке. Аналитики выгрузили данные из закрытого контура платформы. Так они получили 28 значений подневных продаж сети:

orders = [7, 1, 7, 8, 4, 2, 4, 5, 3, 5, 2, 3, 8, 12, 8, 7, 15, 11, 13, 9, 21, 18, 17, 21, 25, 16, 25, 17,] shops_number = 4 orders_matrix = np.array(orders) orders_matrix = orders_matrix.reshape(-1, shops_number) print(orders_matrix) # => [[ 7 1 7 8] # [ 4 2 4 5] # [ 3 5 2 3] # [ 8 12 8 7] # [15 11 13 9] # [21 18 17 21] # [25 16 25 17]] print(orders_matrix.shape) # => (7, 4)

Полученный массив данных можно визуализировать в виде такой таблицы:

День	Магазин №1	Магазин №2	Магазин №3	Магазин №4
0	7	1	7	8
1	4	2	4	5
2	3	5	2	3
3	8	12	8	7
4	15	11	13	9
5	21	18	17	21
6	25	16	25	17

Выводы

Метод shape — важный атрибут для структурного описания массива numpy.ndarray . Он помогает узнать размер вдоль каждой оси.

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

130 курсов, 2000+ часов теории
1000 практических заданий в браузере
360 000 студентов

Наши выпускники работают в компаниях: