np.ravel()函数是numpy中的一种非常有用的函数,它可以将多维数组转化为一维数组,它的主要作用是将多维数组展开成一维数组,它的返回值也是一个数组。 二、np.ravel语法格式 np.ravel(a, order = 'C') 其中,a为输入的多维数组,order表示展开方式,默认值为“C”,表示按行优先;若是“F”,则按列优先。 三、...
两者的功能是一致的,将多维数组降为一维,但是两者的区别是返回拷贝还是返回视图,np.flatten(0返回一份拷贝,对拷贝所做修改不会影响原始矩阵,而np.ravel()返回的是视图,修改时会影响原始矩阵 示例: importnumpy as np a= np.array([[1 , 2] , [3 , 4]]) b=a.flatten()print('b:', b) c=a.ravel...
对这个series的values进行ravel() print(Y_underSampling_trian.values.ravel()) 1 输出1-D数组(ndarray): [1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0...0 0 0 1 0 0 0] 1 之所以会关注这个,是因为,在sklearn.linear_model.LogisticRegression()应该过程中fit(X,Y)时,Y没有用ravel()出先...
2. NumPy库中的np.ravel()和np.flatten()函数 np.ravel(): 功能:将多维数组降为一维数组,但返回的是数组的视图(view),而不是副本(copy)。 应用:适用于当你不需要修改原始数组,并且希望降维操作尽可能高效时。 np.flatten(): 功能:将多维数组降为一维数组,返回的是新的一维数组的副本。 应用:适用于当...
我们可以通过调用ravel或flatten方法,对数组对象进行扁平化处理。 np.ravel / ravel flatten shape, reshape, resize, ravel 二者的区别在于,ravel返回原数组的视图,而flatten返回原数组的拷贝。 x = np.arange(16).reshape(4, 4) display(x.ravel()) ...
『Numpy』np.ravel()和np.flatten() What is the difference between flatten and ravel functions in numpy? 两者的功能是一致的,将多维数组降为一维,但是两者的区别是返回拷贝还是返回视图,np.flatten(0返回一份拷贝,对拷贝所做修改不会影响原始矩阵,而np.ravel()返回的是视图,修改时会影响原始矩阵 1 2 3...
np.ravel / np.flatten NumPy是关于高维矩阵和ndarrays的。但是有时候你只是想把这些数组压缩成一维。这就是你使用ravel或flatten的地方: array = np.random.randint(0,10, size=(4,5)) array array([[6, 4, 8, 9, 6], [5, 0, 4, 8, 5], ...
np.ravel / np.flatten NumPy是关于高维矩阵和ndarrays的。但是有时候你只是想把这些数组压缩成一维。这就是你使用ravel或flatten的地方: array = np.random.randint(0,10, size=(4,5)) array array([[6, 4, 8, 9, 6], [5, 0, 4, 8, 5], ...
np.ravel / np.flatten NumPy是关于高维矩阵和ndarrays的。但是有时候你只是想把这些数组压缩成一维。这就是你使用ravel或flatten的地方: array = np.random.randint(0, 10, size=(4, 5)) array array([[6, 4, 8, 9, 6], [5, 0, 4, 8, 5], ...
都是进行展平操作,但是ravel不会分配新的内存,而是不同指针指向同一个内存空间,flatten则会重新复制一个数据对象,所以要用flatten更多。 3.例子 d = sio.loadmat('ex5data1.mat')returnmap(np.ravel, [d['X'], d['y'], d['Xval'], d['yval'], d['Xtest'], d['ytest']]) ...