将NxM的numpy数组转换为(N*M)x1

Question

我有一个numpy数组，看起来像这样：

            day1, day2, ..., dayM
year month
1            .                    
2                .
.                    .
.                        .
.                            .
N                               (yearN,dayM)

对我来说，这种格式有点奇怪。我更希望把数据放在一列里，这样在处理的时候更方便，之后再加载到pandas中（或者如果有更方便的方法，我可以直接从pandas开始）。

有没有一些简单的方法可以专门处理“天”这一行和列呢？我对“年”和“月”不太在意，所以我们可以假装它们不存在。

补充一下：我忘了提，虽然“天”这个矩阵的每一行都是31个长度，但我只需要保留与该月份对应的数字（包括闰年）。看起来可能需要用到循环……

Answer 1

最后，调整形状的方法是最有效的。这就是我最终使用的方式，速度比我想象的要快很多。

reshaped = np.reshape(X,N*M)
result = np.delete(reshaped, np.where(reshaped==32744))

这里的 X 是上面提到的矩阵。np.delete 是用来去掉那些在少于31天的月份末尾填充的值。