# Python program explaining# numpy.MaskedArray.flatten() method# importing numpy as geek# and numpy.ma module as maimportnumpyasgeekimportnumpy.maasma# creating input arrayin_arr=geek.array([[[2e8,3e-5]],[[-4e-6,2e5]]])print("Input array : ",in_arr)# Now we are creating a maske...
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...
array([1,3,2,4,3,5]) 2.用在矩阵(mat是numpy中转化为矩阵的函数) >>>a = [[1,3],[2,4],[3,5]]>>>a = mat(a)>>>y = a.flatten()>>>y matrix([[1,3,2,4,3,5]])>>>y = a.flatten().A>>>y array([[1,3,2,4,3,5]])>>>shape(y) (1,6)>>>shape(y[0]) (...
两者的区别在于返回拷贝(copy)还是返回视图(view),numpy.flatten()返回一份拷贝,对拷贝所做的修改不会影响(reflects)原始矩阵,而numpy.ravel()返回的是视图(view,也颇有几分C/C++引用reference的意味),会影响(reflects)原始矩阵。 两者功能 In [14]: x=np.array([[1,2],[3,4]])# flattenh函数和ravel函数...
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') ...
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')...
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_arr.tolist() print...
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(...
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。
import numpy as np # 随机生成一个2维数组,4行3列 arr1 = np.random.randint(1, 10, size=[4, 3]) arr1 array([[9, 8, 5], [3, 2, 5], [8, 7, 4], [5, 9, 2]]) # 查看数组1的维数 arr1.ndim 2 # 将数组arr1以行为主要顺序进行拉平降维 ...