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,也颇有几分C/C++引用reference的意味),会影响(reflects)原始矩阵。 两者功能 In[14]:x=np.array([[1,2],[3,4]]) # flattenh函数和ravel函数...
importnumpyasnpX1=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])X2=np.array([[1,2,3,4]...
numpy维度变换 【展平数组（多维转一维）】使用a.flatten()和a.ravel()。两个函数都能将一个数组展平（变为一维数组）。但是，二者的区别在于，ravel()函数返回的是一个数组视图，没有在内存中创建一个新数组，而flatten()函数会在内存空间中创建一个数组对象，这是二者的区别。【维度间转化（多维之间转化）】...
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]...
flatten()函数用法 flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数,即返回一个一维数组。 flatten只能适用于numpy对象,即array或者mat,普通的list列表不适用!。 a.flatten():a是个数组,a.flatten()就是把a降到一维,默认是按行的方向降 。 a.flatten().A:a是个矩阵,降维后还是个矩阵,矩阵.A(等效于矩阵.getA())...
flatten函数Python flattern函数 功能:将numpy数组展开为一维数组 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')...
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...
flatten()函数用法 flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数,即返回一个折叠成一维的数组。但是该函数只能适用于numpy对象,即array或者mat,普通的list列表是不行的。 其官方文档是这样描述的 Parameters:ndarray.flatten(order='C')Returna copy of the array collapsedintoone dimension.order:{‘C’,‘F’,‘A...
import numpy x = numpy.array([1,2.6,3],dtype = numpy.int64)#生成指定元素类型的数组:设置dtype属性 x = numpy.array([1,2,3],dtype = numpy.float64) print(x )# 元素类型为float64 print(x.dtype) x = numpy.array([1,2.6,3],dtype = numpy.float64)#使用astype复制数组,并转换类型 ...
# 使用迭代器flat迭代每个元素print('使用迭代器flat:',a.flat)foritemina.flat:print('\t打印元素',item)# 将二维的array 压扁,形成一维arrayprint('使用flatten扁化成一维形状:',a.flatten())a=a.flatten()foritemina:print('\t打印元素',item)使用迭代器flat:<numpy.flatiterobjectat0x000001C725C23370>...