# 创建一个二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 使用flatten方法 flattened_arr = arr.flatten() print(flattened_arr) # 输出: [1 2 3 4 5 6] flatten方法返回的是一个NumPy数组,而不是Python列表。如果你想将其转换为列表,可以使用tolist`方法: flattened_list = flattened_...
在Python中,如何使用递归来实现flatten功能? 之前如果想使用flatten,一般借助于numpy.ndarray.flatten。 但是flatten只能适用于numpy对象,即array或者mat,普通的list列表不适用。 最近找到一个轻便的办法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from itertools import chain # flatten print(list(set(...
arr=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])print("Original array from numpyarray.com:")print(arr)sliced=arr[:,::2]# 选择所有行,每隔一列print("Sliced array:")print(sliced)flattened_sliced=sliced.flatten()print("Flattened sliced array:")print(flattened_sliced) Python Copy...
>>>a=array([[1,2],[3,4],[5,6]])>>>[yforxinaforyinx][1, 2, 3, 4, 5, 6]>>>! AI代码助手复制代码 下面看下Python中flatten用法 一、用在数组 >>>a = [[1,3],[2,4],[3,5]]>>>a = array(a)>>>a.flatten()array([1, 3, 2, 4, 3, 5]) AI代码助手复制代码 二、...
resize(1,4) array([[0, 1, 2, 3]]) >>> b.resize(2,4) array([[0, 1, 2, 3], [0, 0, 0, 0]]) 请注意上述两者之间的区别,numpy.resize重组数据不够时,使用原数据依次填补;ndarray.resize重组数据不够时,使用原数据第一个元素填补。
flatten函数Python flattern函数 功能:将numpy数组展开为一维数组 一. 默认方向是行方向,加’a'也是行方向,但是加‘f'是列方向 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) m = a.flatten() n = a.flatten('a')...
Python中flatten用法 Python中flatten用法 一、用在数组 >>> a = [[1,3],[2,4],[3,5]] >>> a = array(a) >>> a.flatten() array([1,3,2,4,3,5]) 二、用在列表 如果直接用flatten函数会出错 >>> a = [[1,3],[2,4],[3,5]]...
python flatten Python flatten(2) 1、用在数组时: arr = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] arr2 = array(arr) arr2.flatten() 1. 2. 3. 2、用在矩阵时: arr = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] m = mat(arr) a.flatten()...
JavaScript (使用 Array.prototype.flat()) 在JavaScript 中,ES2019 引入了 Array.prototype.flat() 方法来扁平化数组。 depth: number, 可选 指定要提取嵌套数组结构的深度。默认为 1。如果深度大于数组的最大嵌套深度,所有嵌套的数组都会被扁平化为一个数组。如果设置为 Infinity,则会完全扁平化数组。 示例: con...
虽然flatten()主要用于NumPy数组,但我们也可以用它来处理Python的嵌套列表。首先,我们需要将列表转换为NumPy数组,然后再使用flatten()。 importnumpyasnp nested_list=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]print("Original nested list from numpyarray.com:")print(nested_list)arr=np.array(nested_list)flattened=...