Python numpy.ndarray.flatten()用法及代碼示例

在 Python 中，在某些情況下，我們需要一維數組而不是二維或多維數組。為此，numpy 模塊提供了一個名為 numpy.ndarray.flatten() 的函數，它以一維而不是二維或多維數組的形式返回數組的副本。

用法

ndarray.flatten(order='C')

參數：

訂單：{'C'、'F'、'A'、'K'}(可選)

如果我們將 order 參數設置為 'C'，則意味著數組按行優先順序變平。如果設置了 'F'，則數組按列優先順序變平。隻有當 'a' 在內存中是 Fortran 連續的，並且當我們將 order 參數設置為 'A' 時，數組才會以列優先順序展平。最後一個順序是 'K'，它按照元素在內存中出現的相同順序將數組展平。默認情況下，此參數設置為 'C'。

返回值：

y:ndarray

此函數返回源數組的副本，該副本被展平為一維。

範例1：

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

輸出：

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

在上麵的代碼中

• 我們已經導入了別名為 np.
• 我們使用 array() 函數創建了一個多維數組 'a'。
• 我們已經聲明了變量 'b' 並賦值了 flatten() 函數的返回值。
• 最後，我們嘗試打印 'b' 的值。

在輸出中，它顯示了一個 ndarray，其中包含將多維數組的元素轉換為一維。

範例2：

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

輸出：

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

在上麵的代碼中

• 我們已經導入了別名為 np.
• 我們使用 array() 函數創建了一個多維數組 'a'。
• 我們已經聲明了變量 'b' 並賦值了 flatten() 函數的返回值。
• 我們在函數中使用了 'C' 命令。
• 最後，我們嘗試打印 'b' 的值。

在輸出中，它顯示了一個 ndarray，其中包含將多維數組的元素轉換為一維。

範例3：

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

輸出：

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

範例4：

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

輸出：

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

範例5：

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

輸出：

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