importnumpyasnp# 创建一个2D数组arr_2d=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])# 先展平,然后重塑为3Darr_3d=arr_2d.flatten().reshape(2,3,2)print("Original 2D array from numpyarray.com:")print(arr_2d)print("\nFlattened and reshaped 3D array:")print(arr_3d) Python...
In the above code a 2D array y is defined with values [2, 3] and [4, 5]. The flatten() method is then called on y which returns a flattened 1D array. Therefore, the elements in the first row of y (2 and 3) come first in the flattened array, followed by the elements in the...
3, 6, 5]])>>> array.ravel()array([6, 4, 8, 9, 6, 5, 0, 4, 8, 5, 1, 3, 1, 0, 3, 2, 3, 3, 6, 5])>>> array.flatten()array([6, 4, 8, 9, 6, 5, 0, 4, 8, 5, 1, 3, 1, 0, 3, 2,
10.1 flatten()/ravel()方法 flatten() 返回的是一个折叠成一维的数组,该函数只适用于numpy对象,即array和matrix ravel()和 flatten() 一样,两者的功能是一致的,将多维数组降为一维 区别是:返回的是拷贝还是返回视图,flatten() 返回的是一份拷贝对象,对该对象所做的修改不会影响原始矩阵,而ravel()返回的是视...
array([6, 4, 8, 9, 6, 5, 0, 4, 8, 5, 1, 3, 1, 0, 3, 2, 3, 3, 6, 5]) 它们看起来一样吗?不完全是。flatten 总是返回一个 1D 副本,而 ravel 则试图生成原始数组的 1D 视图。也就是说如果修改从 ravel 返回的数组可能会改变原来的数组。
flatten()是NumPy中最直接的将多维数组转换为1D数组的方法。虽然它不直接将3D转为2D,但它是理解降维过程的重要起点。 2.1 基本用法 importnumpyasnp array_3d=np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])flattened=array_3d.flatten()print("Original 3D array from numpyarray.com:")print(array_3d...
array.flatten array([6, 4, 8, 9, 6, 5, 0, 4, 8, 5, 1, 3, 1, 0, 3, 2, 3, 3, 6, 5]) 它们看起来一样吗?不完全是。flatten总是返回一个1D副本,而ravel则试图生成原始数组的1D视图。也就是说如果修改从ravel返回的数组可能会改变原来的数组。
有两种常用的展平数组的方法:.flatten()和.ravel()。两者之间的主要区别是使用ravel()创建的新数组实际上是对父数组的引用(即“视图”)。这意味着对新数组的任何更改也会影响父数组。由于ravel不创建副本,它在内存上是高效的。 如果你有这个数组: >>> x = np.array([[1 , 2, 3, 4], [5, 6, 7,...
Convert the array into a 1D array: import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])newarr = arr.reshape(-1)print(newarr) Try it Yourself » Note: There are a lot of functions for changing the shapes of arrays in numpy flatten, ravel and also for rearranging th...
import numpy as np x = np.array([2, np.inf, np.nan]) y = np.isnan(x) print(y) # [False False True] 替换特殊元素: nan_to_num() numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None) 默认替换 使用0代替数组中的nan元素,使用有限大的数字代替inf元素 import numpy...