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Python中flatten( ),matrix.A用法說(shuō)明

更新時(shí)間：2020年07月05日 09:39:01 作者：lilong117194

這篇文章主要介紹了Python中flatten( ),matrix.A用法說(shuō)明，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

flatten()函數(shù)用法

flatten是numpy.ndarray.flatten的一個(gè)函數(shù)，即返回一個(gè)折疊成一維的數(shù)組。但是該函數(shù)只能適用于numpy對(duì)象，即array或者mat，普通的list列表是不行的。

其官方文檔是這樣描述的

Parameters:

ndarray.flatten(order='C') Return a copy of the array collapsed into one dimension. 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'.

a是個(gè)矩陣或者數(shù)組，a.flatten()就是把a(bǔ)降到一維，默認(rèn)是按橫的方向降

那么a.flatten().A又是什么呢? 其實(shí)這是因?yàn)榇藭r(shí)的a是個(gè)矩陣，降維后還是個(gè)矩陣，矩陣.A（等效于矩陣.getA()）變成了數(shù)組。具體看下面的例子：

1、用于array對(duì)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對(duì)象

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

從中可以看出matrix.A的用法和矩陣發(fā)生的變化。

3、但是該方法不能用于list對(duì)象，想要list達(dá)到同樣的效果可以使用列表表達(dá)式：

>>> a=array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> [y for x in a for y in x]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>

完美實(shí)現(xiàn)??！

補(bǔ)充知識(shí)：python中矩陣.A是什么意思？

1. 概述

在numpy中矩陣我們十分常用，但有時(shí)候我們會(huì)將矩陣轉(zhuǎn)化為數(shù)組，方法很簡(jiǎn)單，直接在矩陣名后加 .A 即可。

2. 演示

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2019/2/21 19:13
# @Author : Arrow and Bullet
# @FileName: .A.py
# @Software: PyCharm
# @Blog ：https://blog.csdn.net/qq_41800366
from numpy import *

matTest = mat([1, 2])
print(matTest, type(matTest)) # 結(jié)果：[[1 2]] <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>

matTestToArr = matTest.A
print(matTestToArr, type(matTestToArr)) # 結(jié)果：[[1 2]] <class 'numpy.ndarray'>

打印結(jié)果如下：