numpy.ravel(a, order='C')

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本文详细介绍了numpy库中的ravel函数，解释了如何使用该函数改变数组的形状，并探讨了不同order参数对数组元素顺序的影响。了解ravel函数对于高效操作多维数组至关重要。

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numpy.ravel(a, order=‘C’)

  • a是要进行改变形状的数组

  • order : {‘C’,’F’, ‘A’, ‘K’}, optional
    由ravel()产生的数组中元素的顺序通常是“C风格”，也就是说，最右边的索引“改变最快”，所以[0,0]之后的元素是[0,1] 。如果数组被重新塑造成其他形状，数组又被视为“C-style”。NumPy通常创建按此顺序存储的数组，因此ravel()通常不需要复制其参数，但如果数组是通过切片另一个数组或使用不寻常选项创建的，则可能需要复制它。函数ravel()和reshape()也可以通过使用可选参数来指示使用FORTRAN风格的数组，其中最左侧的索引更改速度最快。
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无涯教程-numpy - ravel()函数
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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
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遇到代码如下： image_resized = np.array(image_resized, dtype=np.float32, order='C') numpy.array API https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array.html#
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python 中的 ravel() 函数将数组多维度拉成一维数组。 书上这样写“如果结果中的值在原始数组中是连续的，则 ravel 不会生成底层数值的副本”。按照书上的内容，可知是可以产生副本的，只要结果的值在原始数组中不连续。 ravel 英文译为散开，解开； flatten 英文译为变平。 两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view）， numpy.ravel() 返回的是视图，会影响原始矩阵；numpy.flatten() 返回的是拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始矩阵。 ...
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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reference的意味），会影响（reflects）原始矩阵。 1. 两者的功能 >>> x = np.a
python 中数据类型为numpy.ndarray的approx = [[[2990 119]] [[ 170 117]] [[ 167 1156]] [[2969 1160]]]，根据approx 里面四个元素的x,y大小，确定图片的四个极点：左上，左下，右上，右下，最终输出结果为[ [[ 170 117]] [[ 167 1156]] [[2990 119]] [[2969 1160]]]
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### 使用 NumPy 处理坐标点并重新排列 要实现基于给定的四个 `(x, y)` 坐标来确定图像中的左上、左下、右上和右下的位置，并按照特定顺序重新排列这些点，可以利用 NumPy 提供的强大功能完成此操作。 以下是具体方法： #### 1. 计算极值点 对于任意一组二维平面上的点集合 `[(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)]`，可以通过比较其横纵坐标的大小关系找到对应的顶点。 - 左上的定义是最小的 x 和最小的 y。 - 右上的定义是最大的 x 和最小的 y。 - 左下的定义是最小的 x 和最大的 y。 - 右下的定义是最大的 x 和最大的 y。 这一步骤可通过计算每一对坐标的最大值与最小值得到[^1]。 #### 2. 实现代码逻辑 下面是一个完整的 Python 函数示例，用于接收输入的 Numpy 数组形式的坐标列表，并返回按上述规则排序后的结果。 ```python import numpy as np def reorder_points(points): """ Reorders the points to be in top-left, bottom-left, top-right, and bottom-right order. Args: points (np.ndarray): A shape of (N, 2) array where each row is a point [x, y]. Returns: np.ndarray: The reordered points with shape (4, 2). """ # Ensure we have exactly four points assert points.shape == (4, 2) # Compute sums and differences for sorting logic s = points.sum(axis=1) # Sum along rows -> x+y d = np.diff(points, axis=1).ravel() # Difference between columns -> x-y # Top-left will have smallest sum; Bottom-right largest sum; # Top-right has smallest difference; Bottom-left largest difference. tl_idx = np.argmin(s) br_idx = np.argmax(s) tr_idx = np.argmin(d) bl_idx = np.argmax(d) ordered_indices = [tl_idx, bl_idx, tr_idx, br_idx] return points[np.array(ordered_indices)] # Example usage points_array = np.array([[100, 100], [300, 100], [100, 300], [300, 300]]) reordered = reorder_points(points_array) print(reordered) ``` 这段代码首先验证传入的是恰好有四个点的情况；接着分别求取各点的坐标之和以及差分作为辅助变量帮助判断方位；最后依据前述条件选取对应索引从而构建新的有序数组。 #### 输出解释 假设原始数据如下所示： ```plaintext [[100, 100], [300, 100], [100, 300], [300, 300]] ``` 执行以上函数后得到的结果将是： ```plaintext [[100, 100], # Top Left [100, 300], # Bottom Left [300, 100], # Top Right [300, 300]] # Bottom Right ``` ### 结论 通过上述方式能够有效处理任何由四个不同点组成的矩形边界框问题，并将其标准化为一致的方向表示法以便后续进一步应用如透视变换等功能模块调用。
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