# 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
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...
# Python code to differentiate# between flatten and ravel in numpyimportnumpyasnp# Create a numpy arraya=np.array([(1,2,3,4),(3,1,4,2)])# Let's print the array aprint("Original array:\n ")print(a)# To check the dimension of array (dimension =2)# ( and type is numpy.ndarr...
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]] >>> a.flatten() Traceback (most recent call last): File"<pyshe...
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')...
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、用在列表 如果直接用flatten函数会出错 >>> a =[[1,3],[2,4],[3,5]]>>> a.flatten() ...
In[14]:x=np.array([[1,2],[3,4]]) # flattenh函数和ravel函数在降维时默认是行序优先 In[15]:x.flatten() Out[15]:array([1,2,3,4]) In[17]:x.ravel() Out[17]:array([1,2,3,4]) # 传入'F'参数表示列序优先 In[18]:x.flatten('F') ...
Out[17]: array([1,2,3,4])# 传入'F'参数表示列序优先 In [18]: x.flatten('F') Out[18]: array([1,3,2,4]) In [19]: x.ravel('F') Out[19]: array([1,3,2,4])#reshape函数当参数只有一个-1时表示将数组降为一维 In [21]: x.reshape(-1) ...
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...
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。