Flatten Una lista de arrays NumPy

Diferencias de requisitos previos entre Flatten() y Ravel() Numpy Functions , numpy.ravel() en Python , 

En este artículo, veremos cómo podemos aplanar una lista de arrays numpy. NumPy es una biblioteca para el lenguaje de programación Python, que agrega soporte para arreglos y arrays grandes y multidimensionales, junto con una gran colección de funciones matemáticas de alto nivel para operar en estos arreglos.

Aplanar una lista de arrays NumPy significa combinar las arrays NumPy de múltiples dimensiones en una sola array o lista, a continuación se muestra el ejemplo 

Lista de array numpy: 
[array([[ 0.00353654]]), 
array([[ 0.00353654]]), 
array([[ 0.00353654]]), 
array([[ 0.00353654]]), 
array([[ 0.00353654]]) , 
array([[ 0.00353654]]), 
array([[ 0.00353654]]), 
array([[ 0.00353654]]), 
array([[ 0.00353654]]), 
array([[ 0.00353654]]), 
array([[ 0.00353654]]), 
array ([[ 0.00353654]]), 
array ([[ 0.00353654]])]

Flatten numpy array : 
array([ 0.00353654, 0.00353654, 0.00353654, 0.00353654, 0.00353654, 
0.00353654, 0.00353654, 0.00353654, 0.00353654, 0.00353654, 
0.00353654, 0.00353654, 0.00353654]) 
 

Método 1 
Usando el método de concatenación de numpy  

# importing numpy as np
import numpy as np
 
# list of numpy array
list_array = [np.array([[1]]),
               np.array([[2]]),
               np.array([[3]]),
               np.array([[4]]),
               np.array([[5]]),
               np.array([[6]]),
               np.array([[7]]),
               np.array([[8]]),
               np.array([[9]]),
               np.array([[10]]),
               np.array([[11]]),
               np.array([[12]]),
               np.array([[13]]),
               np.array([[14]]),
               np.array([[15]]),
               np.array([[16]])]
 
# concatenating all the numpy array
flatten = np.concatenate(list_array)
 
# printing the ravel flatten array
print(flatten.ravel())

Producción : 

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

Método 2 
Usando el método flatten de numpy 

# importing numpy as np
import numpy as np
 
# list of numpy array
list_array = [np.array([[1]]),
               np.array([[2]]),
               np.array([[3]]),
               np.array([[4]]),
               np.array([[5]]),
               np.array([[6]]),
               np.array([[7]]),
               np.array([[8]]),
               np.array([[9]]),
               np.array([[10]]),
               np.array([[11]]),
               np.array([[12]]),
               np.array([[13]]),
               np.array([[14]]),
               np.array([[15]]),
               np.array([[16]])]
 
# flatten the numpy array
flatten = np.array(list_array).flatten()
 
# printing the flatten array
print(flatten)

Producción : 

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

Método 3 
Usando el método ravel de numpy 

# importing numpy as np
import numpy as np
 
# list of numpy array
list_array = [np.array([[1]]),
               np.array([[2]]),
               np.array([[3]]),
               np.array([[4]]),
               np.array([[5]]),
               np.array([[6]]),
               np.array([[7]]),
               np.array([[8]]),
               np.array([[9]]),
               np.array([[10]]),
               np.array([[11]]),
               np.array([[12]]),
               np.array([[13]]),
               np.array([[14]]),
               np.array([[15]]),
               np.array([[16]])]
 
# flatten the numpy array using ravel method
flatten = np.array(list_array).ravel()
 
# printing the flatten array
print(flatten)

Producción : 

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

Método 4 
Usando el método de remodelación de numpy  

# importing numpy as np
import numpy as np
 
# list of numpy array
list_array = [np.array([[1]]),
               np.array([[2]]),
               np.array([[3]]),
               np.array([[4]]),
               np.array([[5]]),
               np.array([[6]]),
               np.array([[7]]),
               np.array([[8]]),
               np.array([[9]]),
               np.array([[10]]),
               np.array([[11]]),
               np.array([[12]]),
               np.array([[13]]),
               np.array([[14]]),
               np.array([[15]]),
               np.array([[16]])]
 
# flatten the numpy array using reshape method
flatten = np.array(list_array).reshape(-1)
 
# printing the flatten array
print(flatten)

Producción : 

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