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

最新推荐文章于 2024-05-25 08:14:19 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-25 08:14:19 发布 · 3.2k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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。

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

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。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

无涯教程-numpy - ravel()函数
无涯教程
05-18 1773
Python的numpy模块提供了一个名为numpy.ravel的函数，该函数用于将二维数组或多维数组更改为连续的扁平数组。返回的数组与源数组或输入数组具有相同的数据类型。如果输入数组是掩码数组，则返回的数组也将是掩码数组。
python怎么用numpy函数_Python numpy.ravel函数方法的使用
weixin_39816024的博客
02-10 1014
numpy.ravelnumpy.ravel(a, order='C') [source]返回一个连续的扁平数组。返回包含输入元素的一维数组。 仅在需要时才进行复制。从NumPy 1.10开始，返回的数组将具有与输入数组相同的类型。 (例如，掩码数组输入将返回一个掩码数组)参数 ：a ：array_like输入数组。 将按顺序指定的顺序读取a中的元素，并将其打包为一维数组。order ：{‘...
numpy学习笔记1—ravel() 和 flatten()
热门推荐
Lavi的专栏
10-12 9万+
numpy的ravel() 和 flatten()函数简介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）。这点从两个单词的意也可以看出来，ravel(散开，解开)，flatten（变平）。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（vi
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.array | order=‘C‘ | 简记
专注于AI领域前沿技术学习与分享：目标检测、图像修复、超分重建、AI工程化
07-12 673
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#
【Numpy】深入解析numpy中的ravel方法
qq_38614074的博客
05-25 1302
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。方法的工作原理相对简单直观：它接受一个多维数组作为输入，并返回一个新的一维数组，该数组包含与原始数组相同的数据，但数据的排列方式已经被重新组织为一维形式。方法返回一个新的一维数组，该数组包含与原始多维数组相同的数据，但数据的维度已经被重新组织为一维形式。可以看到，转换后的一维数组包含了原始二维数组的所有元素，并且元素的顺序是按照原始数组在内存中的布局进行排列的。因此，转换后的一维数组的元素顺序与按列读取的顺序相匹配。
Python 中Numpy的简单编码和解码功能——numpy.ravel_multi_index & numpy.unravel_index
weixin_37872766的博客
09-05 1228
1.引入——学生信息管理系统 在一所学校中，往往有成百上千的学生，现在要对全体学生的信息进行管理。首先需要用一种方法来区别每一位学生，日常生活中最常用的是姓名，但是重名的学生也是比较常见的，他们甚至存在于同一个班级。 因此，学号逐渐成为了学生的一个重要属性，用一个独一无二的数字去对应一个学生，大大简化了信息管理的复杂性。 编排学号的方式有很多种，可以根据姓名拼音，班级，籍贯等信息进行。在这个例子中，我们根据班级和学生的座位进行编排。例如，假设在一个学校中有两个班级，每个班...
Numpy基本知识
Leego
01-31 533
#markdown常用使用 markdown常用使用 1.序列 引用 加粗 -无序列表 #Dtype import numpy as np a = np.array([1.1,2.2],dtype=np.float64) a.astype(int).dtype 不同类型之间转换 #对象 -列表 -元组 -字典 ##ndarray 多维数组对象 1.shepe 数组形状 2.dtype：数据类型 3.buffer 对象暴露缓冲区接口 4.offset 数据偏移量 5.strides 步长 6.order
Python/numpy之ravel()多维数据展平函数
Snfiltration
12-16 7338
Python/numpy之ravel()多维数据展平函数 可参考官方文档numpy.ravel或末尾摘抄内容 ravel()将多维数据展平为一维数据，可以选择不同的数据索引方式（见文档参数四个可选值） 使用： >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> a.ravel
Python的NumPy库（一）基础用法
10-05 376
NumPy是Python中科学计算的基础包，它代表 “Numeric Python”。Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。NumPy的核心是多维数组（ndarray）
numpy中的ravel()方法使用介绍
zy的博客
05-31 3651
numpy中的ravel()方法介绍：不论矩阵的维度是多少。使用ravel()可以让矩阵统统变为一维数组。 话不多说，直接上代码： import numpy as np # 导入numpy模块 a, b = np.mgrid[1:4:1, 2:3:1] # 用mgrid()方法生成等差数组a,b # print("a:\n", a, "\n", "b:\n", b) # 打印a,b Aftera = a.ravel() # 用ravel()方法将数组a拉成一维数组 Afterb = b.rave
python/numpy基础知识，order=C F A K，各个数据索引顺序的区别？
小坏蛋的博客
03-01 3224
python/numpy基础知识，order=C F A K，各个数据索引顺序的区别？
【一文读懂】python 中的 numpy.reshape(a, newshape, order=‘C‘) 详细说明及实例讲解
夏侯依风 的博客
05-10 9591
文章目录numpy.reshape(a, newshape, order='C')1. 参数2. 返回值3. 如何理解 "新形状newshape，与原形状兼容，元素个数相同" ?4. 如何理解 order = {'C', 'F', 'A'} ? numpy.reshape(a, newshape, order=‘C’) 在不改变数据的情况下给数组一个新的形状。 就是先将数组按给定索引顺序一维展开，然后按与展开时相同的索引顺序将展开的元素填充到新数组中； 即等价于 np.reshape(np.revel(a
【NumPy】深入解析numpy中的ravel方法
2402_83361138的博客
04-21 1707
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。方法的工作原理相对简单直观：它接受一个多维数组作为输入，并返回一个新的一维数组，该数组包含与原始数组相同的数据，但数据的排列方式已经被重新组织为一维形式。方法返回一个新的一维数组，该数组包含与原始多维数组相同的数据，但数据的维度已经被重新组织为一维形式。可以看到，转换后的一维数组包含了原始二维数组的所有元素，并且元素的顺序是按照原始数组在内存中的布局进行排列的。因此，转换后的一维数组的元素顺序与按列读取的顺序相匹配。
c语言中order函数,C语言order的用法
weixin_39900045的博客
05-20 2135
优质回答 回答者：紫予函数的参数里面是形参 传进去的值是实参，形参个实参的位置是一一对应的。！也就是说order(num1,num2)对应的是顶部函数声明的order(int x,int y)xy两个参数？我理解对么。如果order(num1,num2，num3.....)就对应order(int x,int y,int z.....) 不知道我的理解对不对完全正确！-----------...
python中Numpy库的ravel()函数
weixin_45579189的博客
11-27 1万+
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。 ...
python .ravel() .flatten()
ding_programmer的博客
04-19 229
python中函数 .ravel() .flatten() 就是将输入的数组展平，变成1维 >>> import numpy as np >>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> print(a.ravel()) [1 2 3 4 5 6] >>> print(a.flatten()) [1...
python中的 .ravel() .flatten()
zhf的博客
08-16 1391
相同点：都是想把多维的数组降为1维。 不同点：numpy.flatten() 返回一份拷贝，对数据更改时不会影响原来的数组，而numpy.ravel() 对数据更改时会影响原来的数组。 代码： import numpy as np x = np.array([[1, 3, 4], [2, 3, 5]]) print("x.ravel的输出:", x.ravel()) print("x.flatten的输出:", x.flatten()) x.flatten()[1] =10 print("发生改变时x.r
numpy.ravel()和numpy.flatten()的区别
Allen的博客
01-12 665
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]]]
最新发布
03-26
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 ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值