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实例如下所示:

>from compiler.ast import flatten

>X
matrix([[ 1, 17, 13, 221, 289, 169],
 [ 1, 17, 14, 238, 289, 196],
 [ 1, 17, 15, 255, 289, 225],
 [ 1, 18, 13, 234, 324, 169],
 [ 1, 18, 14, 252, 324, 196],
 [ 1, 18, 15, 270, 324, 225],
 [ 1, 19, 13, 247, 361, 169],
 [ 1, 19, 14, 266, 361, 196],
 [ 1, 19, 15, 285, 361, 225]])
>x = X.tolist()
>x
[[ 1, 17, 13, 221, 289, 169],
 [ 1, 17, 14, 238, 289, 196],
 [ 1, 17, 15, 255, 289, 225],
 [ 1, 18, 13, 234, 324, 169],
 [ 1, 18, 14, 252, 324, 196],
 [ 1, 18, 15, 270, 324, 225],
 [ 1, 19, 13, 247, 361, 169],
 [ 1, 19, 14, 266, 361, 196],
 [ 1, 19, 15, 285, 361, 225]]
>xx = flatten(x)
>xx
[1,
 17,
 13,
 221,
 289,
 169,
 1,
 17,
 14,
 238,
 289,
 196,
 1,
 17,
 15,
 255,
 289,
 225,
 1,
 18,
 13,
 234,
 324,
 169,
 1,
 18,
 14,
 252,
 324,
 196,
 1,
 18,
 15,
 270,
 324,
 225,
 1,
 19,
 13,
 247,
 361,
 169,
 1,
 19,
 14,
 266,
 361,
 196,
 1,
 19,
 15,
 285,
 361,
 225]

以上这篇python矩阵转换为一维数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
python,矩阵,一维数组

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。