解释: a1 = [y for x in a for y in x] a1最后和y一个值 ,[]说明最后a1是个列表形式,后面两个for说明x去遍历a的值,y去遍历x里的值 x遍历a的值: x先是[1,2]再是[3,4] y遍历x的值 y先是1再是2再是3再是4 还有一个常用的是这个 flatten = lambda x: [y for l in x for y in ...
Numpy 的flatten(~)方法返回输入数组的新扁平化版本。 如果您想避免创建新数组,请改用ravel(~)方法。 参数 由于很少使用order参数,因此此处省略该参数。 返回值 与a类型相同的一维 Numpy 数组。 例子 考虑以下二维数组: a = np.array([[3,4],[5,6]]) a array([[3,4], [5,6]]) 要展平该数组: f...
对于NumPy数组,flatten是一个内置的方法。它可以将多维数组转换为一维数组。 import numpy as np # 创建一个二维数组 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...
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...
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') ...
Python numpy matrix.flatten用法及代码示例本文简要介绍 python 语言中 numpy.matrix.flatten 的用法。 用法: matrix.flatten(order='C')返回矩阵的展平副本。矩阵的所有 N 个元素都放在一行中。参数: order: {‘C’、‘F’、‘A’、‘K’},可选 “C”表示按行优先(C 样式)顺序展平。 ‘F’ 表示按列...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> 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...
.reshape(shape) : 不改变当前数组,依shape生成 .resize(shape) : 改变当前数组,依shape生成 .swapaxes(ax1, ax2) : 将两个维度调换 .flatten() : 对数组进行降维,返回折叠后的一位数组 -数组的类型变换 数据类型的转换 :a.astype(new_type) : eg, a.astype (np.float) 数组向列表的转换: a.tolist...
np.logspace 我相信你经常使用linspace。它可以在一个区间内创建自定义的线性间隔数据点数量。它的同类logspace在这方面做得更深入一些。它可以在对数尺度上生成均匀间隔的自定义点数。你可以选择任何一个数作为基数,只要它是非零的: AI检测代码解析 log_array = np.logspace(start=1, stop=100, num=15, base=np...
语法: matrix.flatten()返回:返回扁平化的一维矩阵例子#1 : 在这个例子中,我们可以看到,在matrix.flatten()方法的帮助下,我们能够将一个给定的矩阵扁平化。# import the important module in python import numpy as np # make matrix with numpy gfg = np.matrix('[6; 2; 3]') # applying matrix.flatten...