NumPy教程-numpy.ndarray.flatten()在Python中的使用
在Python中，有些情况下我们需要得到一个一维数组，而不是一个二维或多维数组。为了实现这个目的，numpy模块提供了一个名为 numpy.ndarray.flatten() 的函数，它返回一个将数组展平为一维数组的副本，而不是二维或多维数组。
语法
ndarray.flatten(order='C')参数：
order: {'C', 'F', 'A', 'K'}（可选）
如果将order参数设置为'C'，则表示数组以行优先的方式进行展平。如果设置为'F'，则数组以列优先的方式进行展平。只有当数组在内存中是Fortran连续的，并且将order参数设置为'A'时，数组才会以列优先的方式进行展平。最后一种方式是'K'，它以元素在内存中出现的顺序展平数组。默认情况下，该参数设置为'C'。
返回值：
y: ndarray
此函数返回源数组的副本，展平为一维数组。
示例 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
- 我们使用别名np导入了numpy模块。
- 我们使用array()函数创建了一个多维数组'a'。
- 我们声明了变量'b'并赋值为flatten()函数的返回值。
- 最后，我们尝试打印变量'b'的值。
输出显示了一个ndarray，其中包含多维数组的元素展平为一维数组。
示例 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
- 我们使用别名np导入了numpy模块。
- 我们使用array()函数创建了一个多维数组'a'。
- 我们声明了变量'b'并赋值为flatten()函数的返回值。
- 我们在函数中使用了'C'的顺序。
- 最后，我们尝试打印变量'b'的值。
输出显示了一个ndarray，其中包含多维数组的元素展平为一维数组。
示例 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])示例 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])示例 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])
