numpy.ndarray.flatten

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本文详细介绍了如何使用numpy库中的ndarray.flatten方法将多维数组转换为一维数组，并展示了不同顺序参数对扁平化操作的影响。通过具体示例说明了C风格和Fortran风格的排列区别。

numpy.ndarray.flatten

ndarray.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 column-major (Fortran-style) order or preserve the C/Fortran ordering from a. The default is ‘C’.
Returns:
y : ndarray
A copy of the input array, flattened to one dimension.
See also
ravel
Return a flattened array.
flat
A 1-D flat iterator over the array.
Examples

a = np.array([[1,2], [3,4]])
a.flatten()
array([1, 2, 3, 4])
a.flatten(‘F’)
array([1, 3, 2, 4])

numpy下的flatten()函数用法详解
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Giyn
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numpy.ndarray.flatten() 返回折叠成一维的数组拷贝。 参数： order: {‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}, 可选 “C"表示按行优先（C样式）的顺序展平。 “F"表示按列优先（Fortran样式）的顺序展平。 “A”表示如果数组a在内存中是连续的，则按列优先顺序进行展平，否则按行优先进行展平。 “K"表示按元素在内存中出现的顺序展平数组a。 默认是 nump...
【NumPy】深入解析numpy中的ndarray.flatten方法
2402_83361138的博客
04-21 1412
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 展平数组ndarray.flatten()
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ndarray.flatten(order=‘C’) 复制原数组，并将其展平成一维数组返回。 Params： order : {‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}，可选任意一个，默认是‘C’。 C：行为主要顺序，从左至右，从上至下 F：列为主要顺序，从上至下，从左至右 原始数组： arr = np.arange(9).reshape(3,3) arr array([[0, 1, 2], ...
numpy.ndarray实现扁平化numpy.ndarray.flatten
thompson的博客
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numpy.ndarray.flatten() 官方链接 a = np.array([[1,2], [3,4]]) print(np.flatten()) 结果 [1 2 3 4 5 6 7 8] 相当于 print(mat.reshape(1,mat.size))
numpy: np.ndarray.flatten
JNing
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Syntax ndarray.flatten(order=’C’) 将numpy数组的返回成 一个维度 。Args： 顺序：{‘C’，’F’，’A’，’K’}，可选。 “C” 意思是以行大（C形）的顺序变平。 “F” 表示按列主要（Fortran风格）顺序变平。 如果a是Fortran在内存中连续的，那么”A” 意味着以列主要顺序变平，否则按行排序。 “K” 意思是按照元素在内存中
numpy.ndarray.flatten(img_ndarray[row*img_rows:(row+1)*img_rows, col*img_cols:(col+1)*img_cols])
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flatten()函数用法 flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数，即返回一个折叠成一维的数组。但是该函数只能适用于numpy对象，即array或者mat，普通的list列表是不行的。  其官方文档是这样描述的 Parameters: ndarray.flatten(order='C') Return a copy of the array collapsed...
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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])
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https://www.cnblogs.com/yvonnes/p/10020926.html flatten用来返回一个一维数组，只适用于numpy对象（array或者mat） 应用：在二维数组中提出一列数值，但数值仍处于二维数组状态，这个时候可以用a.flatten()来降维成一维数组。 >>> from numpy import * >>&g...
np.flatten()函数
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np.flatten()，该函数返回一个折叠成 一维 的数组。 但是该函数只能适用于numpy对象，即array或者mat，普通的list列表是不行的。 例子：a = np.mat([[1,2,],[2,3],[3,4]]) In：a.flatten() Out[7]: matrix([[1, 2, 2, 3, 3, 4]]) 再配合上.A[0],就变成了以为数组 a.flatte...
【Numpy】一文向您详细介绍 arr.flatten()
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📚【Numpy揭秘】一文带您轻松驾驭`arr.flatten()`！🌟 深入剖析Numpy库中强大的`flatten()`函数，助您轻松降维多维数组，解锁数据处理的无限可能！从原理到应用，详细解读`flatten()`的神奇之处，让您在数据处理中如鱼得水。无论是图像处理、机器学习还是数据分析，`flatten()`都是您不可或缺的得力助手！快来一起探索它的奥秘吧！#Numpy #flatten函数 #数据处理 #多维数组 #机器学习
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a是个矩阵或者数组，a.flatten()就是把a降到一维，默认是按横的方向降 >>> a = np.array([[1,2], [3,4]]) >>> a.flatten() array([1, 2, 3, 4]) >>> a.flatten('F') #按竖的方向降 array([1, 3, 2, 4]) 那么a.flatten().A又是什么呢? 其实这是因为此时的a是个矩阵，降维后
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