ndarray.ravel([order]) 和 ndarray.flatten([order])

最新推荐文章于 2024-08-07 19:59:16 发布
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分类专栏： numpy 文章标签： numpy
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/claroja/article/details/80135711
本文介绍如何使用NumPy库中的flatten()和ravel()方法将二维数组转换为一维数组。通过实例展示了这两种方法的具体应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

返回一维数组

>>>x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> x.flatten()
array([1, 2, 3, 4])
>>> x.ravel()
array([1, 2, 3, 4])
NumPy第二、三章-索引、数组操作、副本与视图
Sun123234的博客
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NumPy第二、三章-索引、数组操作、副本与视图
numpy的N维数组对象ndarray
Alin_Zhang
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文章目录constructing arraysInternal memory layout of an ndarrayArray attributesMemory LayoutData TypeOther attributesArray InterfaceArray methodsArray conversionShape manipulationItem selection and manipu...
np.ndarray.ravel()
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07-02 664
python,numpy库中面向ndarray的ravel()和flatten()函数
weixin_48172266的博客
05-01 3137
生成一个二维array数组 import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a Out[3]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) flatten() numpy.ndarray.flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组 格式： ndarray.flatten(order=‘C’) 参数说明： order：‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘K’ – 元素在内存中的出现顺序。 a.fl
numpy.ndarray.flatten
CNV_2305
03-05 702
numpy.ndarray.flattenndarray.flatten(order=’C’) Return a copy of the array collapsed into one dimension.Parameters: order : {‘C’, ‘F’, ‘A’}, optional Whether to flatten in row-major (C-style) or co
numpy——numpy.ravel(a,order=‘C)
柳杰的博客
01-07 627
numpy.ravel() 展平的数组元素，顺序通常是"C风格"，返回的是数组视图,修改会影响原始数组 参数 numpy.ravel(a, order='C') order：'C' -- 按行，'F' -- 按列，'A' -- 原顺序，'K' -- 元素在内存中的出现顺序。 案例 import numpy as np a = np.arange(8).reshape(2,4) print ('原数组：') print (a) print ('\n') print ('调用 ravel 函数之
Numpy：数组（Ndarray）操作之形状操作
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04-17 2612
数组的形状非常重要，数组形状的操作分为：就地变维，视图变维，副本变维三种，每种都有相应的函数可以实现操作。解释了这三种操作的不同，以及函数的用法。
浅谈numpy中函数resize与reshape,ravel与flatten的区别
09-16
在numpy库中，数组操作是数据处理的核心，其中resize、reshape、ravel和flatten四个函数在数组形状变换中起着重要作用。理解它们的区别对于高效地处理数据至关重要。 首先，`resize`函数会直接改变原数组的形状。...
Python学习 Day70 numpy数组操作 02
ShengXIABai的博客
11-13 1322
numpy数组操作 一、修改数组形状 1.reshape()方法 原型：reshape(shape, order='C') 作用：不改变数据的条件下修改形状 参数 说明 shape 形状 order ‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘k’ – 元素在内存中的出现顺序 2.flat数组元素迭代器 3.flatten()方法 原型：flatten(order='C') 作用：展平的数组元素并拷贝一份，顺序通常是"C风格" 注意：修改返回的数组不会对原数组产生影
numpy中的ndarray方法和属性详解
09-19
- `ravel([order])`：类似于`flatten`，但通常不创建副本，返回视图。 - `squeeze([axis])`：移除长度为1的轴，压缩数组。 - `tolist()`：将数组转换为常规的Python列表。 这些属性和方法使得我们可以对`ndarray...
NumPy 超详细教程（3）：ndarray 的内部机理及高级迭代
weixin_34133829的博客
04-01 465
系列文章地址 NumPy 最详细教程（1）：NumPy 数组 NumPy 超详细教程（2）：数据类型 NumPy 超详细教程（3）：ndarray 的内部机理及高级迭代 ndarray 对象的内部机理 在前面的内容中，我们已经详细讲述了 ndarray 的使用，在本章的开始部分，我们来聊一聊 ndarray 的内部机理，以便更好的理解后续的内容。 1、ndarray 的组成 ndarray 与...
Numpy之flatten和ravel
qq_37385726的博客
08-15 348
 转载自此处   目录 1. 两者的功能 2. 两者的区别 References   首先声明两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维），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ref...
Numpy学习与总结（续篇）
2401_83649983的博客
08-07 841
例如，对于两个形状分别为 (3, 1) 和 (1, 4) 的数组进行乘法，会将第一个数组的每一行分别与第二个数组的每一列相乘，得到一个形状为 (3, 4) 的输出数组。例如，如果有一个形状为 (3, 1) 和一个形状为 (1, 4) 的数组，它们通过广播运算后得到的数组形状为 (3, 4)。numpy.ravel() 展平的数组元素(扁平化)，顺序通常是"C风格"，返回的是数组视图（view，有点类似 C/C++引用reference的意味），修改会影响原始数组。简单的赋值不会创建数组对象的副本。
【NumPy】深入解析numpy中的ndarray.flatten方法
2402_83361138的博客
04-21 1326
它接收一个多维数组作为输入，并返回一个新的一维数组，该数组包含了原多维数组中的所有元素。我坚信知识的力量，希望通过我的分享，能够帮助更多的人掌握这些技术，并在实际项目中发挥作用。方法的工作原理、参数说明、返回值类型及注意事项，并结合具体示例进行实践，我们可以更好地掌握该方法的使用技巧，并在实际应用中发挥其优势。方法返回一个新的一维NumPy数组对象，该数组包含了原多维数组中的所有元素。方法按照元素在内存中的存储顺序进行转换，因此即使原始数组在内存中是非连续的，转换后的一维数组中的元素顺序仍然是正确的。
Numpy数据清洗笔记——flatten()和ravel()
OlivierJ的博客
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一、同 ndarray.flatten() 和 ndarray.ravel()的作用都是将多维数组转化为一维数组： 二、异 1.创建数组a，分别进行flatten转换(F)和ravel转换® a=np.arange(0,9).reshape(3,3) a F=a.flatten() F R=a.ravel() R 结果： 2.分别修改F和R的数据 F: F[1]=99 F a F结果： ...
深入理解numpy库中的order参数
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先引入一个代码实例： import numpy as np x1 = np.array( [[[ 1 , 0], [ 3 , 2], [ 5 , 4]], [[ 7 , 6], [ 9 , 8], [11, 10]], [[12 ,13], [14 ,15], [16 ,17]]]).reshape(3,2,3,order='C') x = np.array( [[[ 1 , 0], [ 3 , 2], [
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N维数组 ndarray是具有相同类型和大小的项目的（通常是固定大小的）多维容器。数组中的维和项的数量由其shape（形状）定义，该形状是指定每个维的大小的N个正整数的 元组 数组中的项类型由单独的数据类型对象（dtype）指定，其中一个对象与每个ndarray关联。 与Python中的其他容器对象一样，可以通过对数组进行索引或切片(例如，使用整数n)，以及通过 ndarray 的方法和属性来访问...
Python学习笔记第二十九天(N维数组（ndarray）)
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Ndarray ndarray类的实例可以通过本教程后面描述的不同的数组创建例程来构造。 基本的ndarray是使用 NumPy 中的数组函数创建的，如下所示： numpy.array 它从任何暴露数组接口的对象，或从返回数组的任何方法创建一个ndarray。 numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok ...
那flatten和ravel有什么区别呢
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04-17
### Numpy `flatten` 和 `ravel` 的区别 在 NumPy 中，`flatten` 和 `ravel` 都是用来将多维数组转换为一维数组的工具。尽管它们的功能看似一致，但在实际应用中有显著的不同之处。 #### 1. **返回类型** - `...
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