arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],order='F')print("Original array from numpyarray.com:")print(arr)print("C-style (row-major) flattening:")print(arr.flatten('C'))print("F-style (column-major) flattening:")print(arr.flatten('F'))print("A-style (preserve original order) flattenin...
importnumpyasnp# 创建一个2x3的二维数组arr_2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print("原始数组:")print(arr_2d)# 扁平化数组flattened=arr_2d.flatten()print("\n扁平化后的数组:")print(flattened)# 验证数组中包含numpyarray.comprint("\n数组中是否包含'numpyarray.com':",'numpyarray.com'instr...
2. 参数说明和返回值numpy.ndarray.flatten方法没有参数。返回值：返回一个展开的一维数组副本。3. 示例下面是一个示例，展示了如何使用numpy.ndarray.flatten方法：import numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]])b = a.flatten()print(b)# 输出：[1 2 3 4]# 它与下面函数作用一样print(np.r...
self.array1 = np.array([[1,2], [3,4]]) self.array2 = np.ones((2,2,2))defmainProgram(self):print("The value of array1 is: ")print(self.array1)print("The value of flattened array is: ") array2 = self.array1.flatten()print(array2)print("The value of array2 is: ")prin...
>> arr.flatten() array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) >> arr.ravel() array([0, 1, 2, 3, 4, 5])四. concatenate、vstack、hstack首先,构造两个数组 arr_a 和arr_b,用于接下来的拼接操作。>> arr = np.arange(12).reshape(4,3) >> arr array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6...
两者区别 x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print（x.flatten()[1] = 100) array([[1,...
arr3 = arr1.flatten(order='F')arr3 array([9, 3, 8, 5, 8, 2, 7, 9, 5, 5, 4, 2]) # 查看此时的数组维度arr3.ndim 1 三维数据 因为经常接触到的数据一般都是栅格影像数据,而栅格影像一般都是三维数据,比如常见的landsat影像,都是包含多个波段的,我们可以随机构建一个三维的数据 # 随机...
3. ndarray.flatten Reference 前言 本篇总结、介绍数组的基本操作之一——改变数组形状 [1]。 1. reshape numpy.reshape(a, newshape, order=‘C’):在不改变数据的情况下为数组赋予新的形状 a:类数组(array_like)。待重塑数组 newshape:整数(一维数组)或者整数列表/元组(高维数组)等。重塑之后的数组形状(sh...
当然,你可以使用numpy库的flatten方法来降维嵌套列表。这是一个例子: import numpy as np lst = [1, [1, 1]] arr = np.array(lst, dtype=object) flat_arr = np.concatenate(arr.flat) 1. 2. 3. 4. 5. 在这个例子中,flat_arr将会是array([1, 1, 1])。np.array函数将列表转化为numpy数组,然...
Numpy提供了两个函数进行扁平化操作 他们的功能相同,但在内存上有很大的不同。我们在平时使用的时候flatten()更为合适,在使用过程中flatten()分配了新的内存,但ravel()返回的是一个数组的视图 例子: importnumpy as np a=np.arange(12).reshape(3,4)print(a)'''array([[ 0, 1, 2, 3], ...