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numpy下的flatten()函數(shù)用法詳解

 更新時間:2019年05月27日 11:52:26   作者:波比12  
這篇文章主要介紹了numpy下的flatten()函數(shù)用法詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

flatten是numpy.ndarray.flatten的一個函數(shù),其官方文檔是這樣描述的:

ndarray.flatten(order='C')

Return a copy of the array collapsed into one dimension.

Parameters:

 

order : {‘C', ‘F', ‘A', ‘K'}, optional

‘C' means to flatten in row-major (C-style) order. ‘F' means to flatten in column-major (Fortran- style) order. ‘A' means to flatten in column-major order if a is Fortran contiguous in memory, row-major order otherwise. ‘K' means to flatten a in the order the elements occur in memory. The default is ‘C'.

Returns:

y : ndarray

A copy of the input array, flattened to one dimension.

即返回一個折疊成一維的數(shù)組。但是該函數(shù)只能適用于numpy對象,即array或者mat,普通的list列表是不行的。

例子:

1、用于array對象

from numpy import *
 
>>>a=array([[1,2],[3,4],[5,6]]) ###此時a是一個array對象
>>>a
array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>>a.flatten()
array([1,2,3,4,5,6]) 

2、用于mat對象

>>> a=mat([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a
matrix([[1, 2, 3],
  [4, 5, 6]])<br>>>> a.flatten()<br>matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])<br> 

3、但是該方法不能用于list對象

>>> a=[[1,2,3],[4,5,6],['a','b']]
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], ['a', 'b']]
>>> a.flatten()      ###報錯
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'list' object has no attribute 'flatten' 

想要list達(dá)到同樣的效果可以使用列表表達(dá)式:

>>> [y for x in a for y in x]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 'a', 'b']

4、用在矩陣

>>> a = [[1,3],[2,4],[3,5]]
>>> a = mat(a)
>>> y = a.flatten()
>>> y
matrix([[1, 3, 2, 4, 3, 5]])
>>> y = a.flatten().A
>>> y
array([[1, 3, 2, 4, 3, 5]])
>>> shape(y)
(1, 6)
>>> shape(y[0])
(6,)
>>> y = a.flatten().A[0]
>>> y
array([1, 3, 2, 4, 3, 5])

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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