numpyndarray.flatten()函数

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，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。

语法

ndarray.flatten(order='C')

参数:

order:{'C'，'F'，'A'，'K'}(可选)

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。
• 我们已经使用 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，我们尝试打印'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。
• 我们已经使用 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。
• 我们在函数中使用了'C'顺序。
• 最后，我们尝试打印'b'的值。

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])