Python的numpy.ndarray.flatten()

在Python，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，该函数以一维而不是二维或多维数组的形式返回数组的副本。

句法

ndarray.flatten(order='C')

参数：

顺序：{‘C’，’F’，’A’，’K’}(可选)

如果将order参数设置为’C’，则意味着该数组以行优先顺序变平。如果设置为“ F”，则数组将按列优先顺序展平。仅当“ a”在内存中是连续的，并且当我们将order参数设置为“ A”时，才按列优先顺序对数组进行展平。最后一个顺序是“ K”，它以与元素在内存中出现的顺序相同的方式展平数组。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，该副本将展平为一维。

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

• 我们导入了别名为np的numpy。
• 我们使用array()函数创建了多维数组’a’。
• 我们已经声明了变量’b’并分配了flatten()函数的返回值。
• 最后，我们尝试print‘b’的值。

在输出中，它显示了一个ndarray，其中包含多维数组的一维元素。

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

• 我们导入了别名为np的numpy。
• 我们使用array()函数创建了多维数组’a’。
• 我们已经声明了变量’b’并分配了flatten()函数的返回值。
• 我们在函数使用了“ C”顺序。
• 最后，我们尝试print‘b’的值。

在输出中，它显示了一个ndarray，其中包含多维数组的一维元素。

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])