前提・実現したいこと

Pythonを使用しています。

実現したい内容 …

「　tmpをflatten()を使って一次元配列にしたいです。」

実行したコードとその結果

実行したコード

このようなコードを実行しました。

python
1In[]:
2tmp = np.array([])
3tmp_list = tmp.tolist()
4
5for i in range(2):
6    i += 1
7    tmp_list.append(np.array([(1375/(3**i))]*(3**i)))
8    
9tmp = np.asarray(tmp_list)
10
11a = tmp.flatten()
12a

実行した結果

上記のコードを実行した結果、
以下のようになりました。

python
1Out[]:
2array([array([458.33333333, 458.33333333, 458.33333333]),
3       array([152.77777778, 152.77777778, 152.77777778, 152.77777778,
4       152.77777778, 152.77777778, 152.77777778, 152.77777778,
5       152.77777778])], dtype=object)

本来得たい結果

望んでいた実行結果は以下の通りです。

python
1Out[]:
2array([458.33333333, 458.33333333, 458.33333333, 152.77777778, 
3152.77777778, 152.77777778, 152.77777778, 152.77777778, 152.77777778, 
4152.77777778, 152.77777778, 152.77777778])

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

作成した tmp_list が N 次元の numpy 配列ではなく、各要素が長さが異なる1次元の配列である1次元の配列となっているのが原因です。
そのため、flatten してもすでに1次元の配列なので、結果は変わりません。

numpy 配列は各次元の要素数が同じ配列に特化したオブジェクトなので、例えば、以下のようにある次元の要素数がバラバラの場合は使用するメリットがあまりありません。

python
1lst = [
2    [1, 2, 3],
3    [4, 5, 6, 7, 8, 9]
4]

今回の例でいうと、2次元配列にしてから flatten するのではなく、最初から1次元配列に append していけばいいと思います。

python
1import numpy as np
2
3tmp = []
4for i in range(1, 3):
5    tmp += [1375 / 3 ** i] * 3 ** i
6
7tmp = np.array(tmp)
8print(tmp)
9# array([458.33333333, 458.33333333, 458.33333333, 152.77777778,
10#        152.77777778, 152.77777778, 152.77777778, 152.77777778,
11#        152.77777778, 152.77777778, 152.77777778, 152.77777778])

ちなみに各要素の長さが異なる2次元配列を flatten する場合は itertools.chain.from_iterable を使うとよいです。

python
1from itertools import chain
2
3lst = [
4    [1, 2, 3],
5    [4, 5, 6, 7, 8, 9]
6]
7
8lst = list(chain.from_iterable(lst))
9print(lst)
10# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]