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Python numpy.ndarray.flatten()用法及代码示例


在 Python 中,在某些情况下,我们需要一维数组而不是二维或多维数组。为此,numpy 模块提供了一个名为 numpy.ndarray.flatten() 的函数,它以一维而不是二维或多维数组的形式返回数组的副本。

用法

ndarray.flatten(order='C')

参数:

订单:{'C'、'F'、'A'、'K'}(可选)

如果我们将 order 参数设置为 'C',则意味着数组按行优先顺序变平。如果设置了 'F',则数组按列优先顺序变平。只有当 'a' 在内存中是 Fortran 连续的,并且当我们将 order 参数设置为 'A' 时,数组才会以列优先顺序展平。最后一个顺序是 'K',它按照元素在内存中出现的相同顺序将数组展平。默认情况下,此参数设置为 'C'。

返回值:

y:ndarray

此函数返回源数组的副本,该副本被展平为一维。

范例1:

import numpy as np
a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]])
b=a.flatten()
b

输出:

array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])

在上面的代码中

  • 我们已经导入了别名为 np.
  • 我们使用 array() 函数创建了一个多维数组 'a'。
  • 我们已经声明了变量 'b' 并赋值了 flatten() 函数的返回值。
  • 最后,我们尝试打印 'b' 的值。

在输出中,它显示了一个 ndarray,其中包含将多维数组的元素转换为一维。

范例2:

import numpy as np
a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]])
b=a.flatten('C')
b

输出:

array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])

在上面的代码中

  • 我们已经导入了别名为 np.
  • 我们使用 array() 函数创建了一个多维数组 'a'。
  • 我们已经声明了变量 'b' 并赋值了 flatten() 函数的返回值。
  • 我们在函数中使用了 'C' 命令。
  • 最后,我们尝试打印 'b' 的值。

在输出中,它显示了一个 ndarray,其中包含将多维数组的元素转换为一维。

范例3:

import numpy as np
a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]])
b=a.flatten('F')
b

输出:

array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

范例4:

import numpy as np
a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]])
b=a.flatten('A')
b

输出:

array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])

范例5:

import numpy as np
a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]])
b=a.flatten('K')
b

输出:

array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])




相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自 numpy.ndarray.flatten() in Python。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。