《手把手陪您学Python》53——数组的展开_python二维数组展开-优快云博客

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在上一篇《手把手陪您学Python》52——数组的变形中，我们学习了数组变形的方法，并重点理解了如何进行按行以及按列的取值，这些都会在我们今天以及后面要学习的内容中加以体现。

今天我们将要学习的是数组的展开方法。

所谓数组的展开，就是将数组从二维、三维甚至更高维度，转变成一维的过程，就如同《三体》中质子的“低维展开”一般。在展开的过程中，就会涉及到我们上一篇学习的按行展开以及按列展开的顺序问题。

下面我们就来学习三种数组展开的方法。

1、flat

在入门阶段，我们学习过多种迭代器，比如常见的字符串、列表、元组、字典等等。还有迭代器的应用，最典型的就是在for循环中的使用。比如列表中的每一个元素，字典中的每一个键值，都可以在for循环中进行遍历。

如果我们将数组作为一个迭代器，会遍历出怎样的结果呢？

In [1]: import numpy as np

In [2]: arr1 = np.arange(24).reshape(4, 6)
        arr1
Out[2]: array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
               [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
               [12, 13, 14, 15, 16, 17],
               [18, 19, 20, 21, 22, 23]])
       
In [3]: for a in arr1:
            print(a)
Out[3]: [0 1 2 3 4 5]
        [ 6  7  8  9 10 11]
        [12 13 14 15 16 17]
        [18 19 20 21 22 23]

In [4]: arr2 = np.arange(24).reshape(4, 3, 2)
        arr2
Out[4]: array([[[ 0,  1],
                [ 2,  3],
                [ 4,  5]],
               [[ 6,  7],
                [ 8,  9],
                [10, 11]],
               [[12, 13],
                [14, 15],
                [16, 17]],
               [[18, 19],
                [20, 21],
                [22, 23]]])
        
In [5]: for b in arr2:
            print(b)
Out[5]: [[0 1]
         [2 3]
         [4 5]]
        [[ 6  7]
         [ 8  9]
         [10 11]]
        [[12 13]
         [14 15]
         [16 17]]
        [[18 19]
         [20 21]
         [22 23]]

可以看到，当我们遍历二维数组的时候，每一次遍历的结果都是“一行”元素，而不是“一个数”。

当我们遍历三维数组的时候，每一次遍历的结果是一个嵌套列表，也不是“一个数”。

如果用我们上节课所学的知识来看，当我们遍历数组的时候，每一次遍历的结果都是最外层的一个元素。

如果是二维数组，那么最外层就是行，一个列表。

如果是三维数组，那么最外层就是嵌套列表，但不是数组。

以此类推，当我们对数组进行遍历的，实际上被遍历的是数组最外层结构，遍历的结果是数组最外层结构中的每一个元素，并且以列表或者嵌套列表的形式进行输出。

如果我们想遍历数组中的每一个数，就像在进行reshape时逐个取数一样，就需要使用flat函数，将数组从一个“最外层结构”迭代器，变成一个真正的“元素”迭代器。

In [6]: for c in arr1.flat:
            print(c)
Out[6]: 0
        1
        2
        3
        4
        5
        6
        7
        8
        9
        10
        11
        12
        13
        14
        15
        16
        17
        18
        19
        20
        21
        22
        23

In [7]: for d in arr2.flat:
            print(d)
Out[7]: 0
        1
        2
        3
        4
        5
        6
        7
        8
        9
        10
        11
        12
        13
        14
        15
        16
        17
        18
        19
        20
        21
        22
        23

可以看到，当使用flat对数组进行展开后，数组就变成了真正的“元素”迭代器。无论是二维数组，还是三维数组，甚至更高维的数组，全部都变成了元素迭代器，并可以在遍历的过程中，按顺序输出数组中的每一个“元素”，也就是每一个数。

flat并没有order参数，其默认的顺序是按行取值并展开，从上面的实例中我们也可以看到。

2、flatten

flatten与flat有些类似，只不过，flat是将数组变成元素迭代器后，按顺序逐个取值，并不能看到“展开”后的结果。

而flatten则可以真正地将数组进行展开，并将其转化为一维数组进行结果的输出，与《三体》中质子低维展开的描述完全相同。

此外，flatten具有order参数，能够按行或者按列进行展开并输出结果。如果不指定order的参数值，则默认按行展开。

In [8]: arr1.flatten(order = 'C')
Out[8]: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
                17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])
       
In [9]: arr1.flatten(order = 'F')
Out[9]: array([ 0,  6, 12, 18,  1,  7, 13, 19,  2,  8, 14, 20,  3,  9, 15, 21,  4,
                10, 16, 22,  5, 11, 17, 23])
       
In [10]: arr2.flatten(order = 'C')
Out[10]: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
                 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])
       
In [11]: arr2.flatten(order = 'F')
Out[11]: array([ 0,  6, 12, 18,  2,  8, 14, 20,  4, 10, 16, 22,  1,  7, 13, 19,  3,
                 9, 15, 21,  5, 11, 17, 23])

由于我们已经在上一篇中学习了按行以及按列取值的规则，所以再理解上面的输出结果就非常容易了。

3、ravel

ravel和flatten的功能类似，都是将数组进行“展开”。

但从其语法格式上来看，flatten是方法，有一个参数，而ravel既可以有方法的格式，与flatten一样具有一个参数，也可以使用函数的格式，具有两个参数。

In [12]: arr1.ravel(order = 'C')
Out[12]: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
                 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])
       
In [13]: arr1.ravel(order = 'F')
Out[13]: array([ 0,  6, 12, 18,  1,  7, 13, 19,  2,  8, 14, 20,  3,  9, 15, 21,  4,
                 10, 16, 22,  5, 11, 17, 23])
       
In [14]: np.ravel(arr2, order = 'C')
Out[14]: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
                 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])
       
In [15]: np.ravel(arr2, order = 'F')
Out[15]: array([ 0,  6, 12, 18,  2,  8, 14, 20,  4, 10, 16, 22,  1,  7, 13, 19,  3,
                 9, 15, 21,  5, 11, 17, 23])

4、flatten与ravel的区别

除了上面说的flatten与ravel语法格式上的区别，其实他们还有一个重要的区别就是返回值的区别。

所谓返回值的区别是指返回的是拷贝（copy）还是视图（view）。

flatten返回的是数组的拷贝，对返回结果的修改不会影响原数组。而ravel返回的是视图，对返回结果的修改会影响原数组，也就相当于直接修改了原数组。

In [16]: arr1.flatten(order = 'C')[0] = 100
         arr1
Out[16]: array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
                [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
                [12, 13, 14, 15, 16, 17],
                [18, 19, 20, 21, 22, 23]])
 
In [17]: arr1.ravel(order = 'C')[0] = 100
         arr1
Out[17]: array([[100,   1,   2,   3,   4,   5],
                [  6,   7,   8,   9,  10,  11],
                [ 12,  13,  14,  15,  16,  17],
                [ 18,  19,  20,  21,  22,  23]])

可以看到，同样都是将输出结果的第1个元素值修改为100，使用flatten时，原数组arr1并没有改变，只是对其展开的拷贝进行了修改。

而使用ravel进行展开时，原数组arr1的值也发生了改变。也就是说在使用ravel展开时，我们看到的是原数组的一种视图，类似于“哈哈镜”，虽然形状改变了，但看到的还是原来的数组。当对这个视图进行修改时，也就是对原数组进行了修改。

5、reshape(-1)

reshape(-1)是reshape的一种特殊用法，也可以将数组进行展开，具有order参数，返回的也是原数组的视图。

In [18]: arr2.reshape(-1,order = 'C')
Out[18]: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
                 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])
       
In [19]: arr2.reshape(-1,order = 'F')
Out[19]: array([ 0,  6, 12, 18,  2,  8, 14, 20,  4, 10, 16, 22,  1,  7, 13, 19,  3,
                 9, 15, 21,  5, 11, 17, 23])
        
In [20]: arr2.reshape(-1)[0] = 100
         arr2
Out[20]: array([[[100,   1],
                 [  2,   3],
                 [  4,   5]],
         
                [[  6,   7],
                 [  8,   9],
                 [ 10,  11]],
         
                [[ 12,  13],
                 [ 14,  15],
                 [ 16,  17]],
         
                [[ 18,  19],
                 [ 20,  21],
                 [ 22,  23]]])

以上就是对数组展开的几种方法的介绍，下一篇我们将会继续学习数组的操作——翻转，敬请关注。