假设我有一个数组a：
a
a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
我想将其转换为一维数组（即列向量）：
b = np.reshape(a, (1,np.product(a.shape)))
但这会返回
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
这与以下内容不同：
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
我可以将该数组的第一个元素手动转换为一维数组：
b = np.reshape(a, (1,np.product(a.shape)))[0]
但这需要我知道原始数组有多少维（并在使用更高维时连接 [0]）
是否有从任意 ndarray 获取列/行向量的与维度无关的方法？
使用np.ravel（用于 1D 视图）或np.ndarray.flatten（用于 1D 副本）或np.ndarray.flat（用于 1D 迭代器）：
In [12]: a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) In [13]: b = a.ravel() In [14]: b Out[14]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
请注意，尽可能ravel()返回 a viewof a。所以修改b也会修改a. 当 1D 元素在内存中连续时返回 a，但ravel()如果是使用非单位步长（例如）对另一个数组进行切片，则返回 a。view``copy``a``a = x[::2]
ravel()
view
b
view``copy``a``a = x[::2]
如果您想要副本而不是视图，请使用
In [15]: c = a.flatten()
如果您只想要一个迭代器，请使用np.ndarray.flat：
np.ndarray.flat
In [20]: d = a.flat In [21]: d Out[21]: <numpy.flatiter object at 0x8ec2068> In [22]: list(d) Out[22]: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
