1、用于array对象 >>>from numpy import*>>>a=array([[1,2],[3,4],[5,6]])>>>a array([[1,2],[3,4],[5,6]])>>>a.flatten()array([1,2,3,4,5,6])>>>a.flatten('F')array([1,3,5,2,4,6])# 按列排序>>>a.flatten('A')array([1,2,3,4,5,6])>>> 2、用于mat对...
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[18]: array([1,3,2,4]...
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 3. ndarray.flatten ndarray.flatten(order=‘C’):返回坍塌成一维的数组的副本 order:{‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’},可选参数 >>> arr1 = np.arange(8).reshape(2,2,2...
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') k = a.flatten('f') print(m) print(n) print(k) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11...
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),会影响(reflects)原始矩阵。 1、二者的功能 >>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]])>>>x ...
示例: import numpy as np a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]]) b = a.flatten() print('b:' , b) c = a.ravel() print('c:' , c) d = a.ravel('F') print('d:' , d) 二者的区别 b[0] = 10 print('a:' , a) ...
ndarray.flatten(order='C') 实例如下: import numpy as np a = np.arange(16).reshape(4,4) print (a) #默认按行C风格展开的数组 print (a.flatten()) #以F风格顺序展开的数组 print (a.flatten(order = 'F')) --- 输出结果如下: [[ 0 1 2 3] [ 4 5...
np.flatten方法返回一个展平后的一维数组,其中元素按照原数组的顺序排列。 三、创建数组 3.1 根据一组索引号创建数组 # 索引和数据l1=[0,1,2]l2=[0,5,2]data=[55,58,58]indices=list(zip(l1,l2))# 确定二维数组的大小max_index=np.max(indices,axis=0)rows,cols=max_index[0]+1,max_index[1]+...
numpy.ndarray.flatten 返回一份数组副本,对副本修改不会影响原始数组,其语法格式如下: ndarray.flatten(order='C') 实例如下: import numpy as np a = np.arange(16).reshape(4,4) print (a) #默认按行C风格展开的数组 print (a.flatten())
flatten('F') # 按照列进行重组 array([1, 3, 2, 4])二、numpy.flat二、numpy.flat二、numpy.flat 代码语言:javascript 复制 >>> x = np.arange(1, 7).reshape(2, 3) >>> x array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> x.flat[3] # 返回重组后的一维数组下标为3的元素 4 >>> x.T...