问题描述
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，ravel()返回view的a时候可能。因此，修改b也会修改a。当1D元素在内存中连续时ravel()返回aview，但是copy例如如果返回是a通过使用非单位步长（例如a = x[::2]）对另一个数组进行切片而得到的，则返回a 。
如果要复制而不是视图，请使用
In [15]: c = a.flatten()
如果只需要迭代器，请使用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]
解决方法
说我有一个数组a：
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
array([[1,6]])
我想将其转换为一维数组（即列向量）：
b = np.reshape(a,(1,np.product(a.shape)))
但这又回来了
array([[1,3,4,6]])
这与以下内容不同：
array([1,6])
我可以使用此数组的第一个元素将其手动转换为一维数组：
b = np.reshape(a,np.product(a.shape)))[0]
但这需要我知道原始数组有多少个维数（并在使用较大维数时将[0]连接起来）
有没有一种与尺寸无关的方式来从任意ndarray获取列/行向量？