辨析numpy中flatten，ravel以及A1的区别-----展平

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45100273/article/details/104729269

本文详细解析了Numpy中flatten，ravel及A1函数在矩阵展平操作上的区别。对于matrix与array类型，这些函数展现出不同的行为特性，如flatten与ravel在保持类型的同时进行展平，而A1则直接生成一维数组。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#辨析numpy中flatten，ravel以及A1的区别-----展平
import numpy as np
x = np.matrix([[1,2],[3,4]])
x

matrix([[1, 2],
        [3, 4]])

y = x.A #先将x转化为array类型
y

array([[1, 2],
       [3, 4]])

#对matrix类型进行展平为一维数组
x.flatten()

matrix([[1, 2, 3, 4]])

x.ravel()

matrix([[1, 2, 3, 4]])

x.A1

array([1, 2, 3, 4])

x[:,1].A1

array([2, 4])

通过以上三个函数的展平发现，flatten以及ravel有展平的作用，但是对与matrix类型，我们发现，flatten和ravel将矩阵展平之后，依保持了矩阵类型以及原来的维数，但是A1直接将其展平为了一维数组

y.flatten()

array([1, 2, 3, 4])

y.ravel()

array([1, 2, 3, 4])

y.A1

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError   Traceback (most recent call last)

<ipython-input-9-8765518c9c68> in <module>
----> 1 y.A1
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'A1'

通过以上三个函数的展平发现,对于array类型，flatten和ravel可以直接将array多维数组展平为一维数组，但是array并没有A1命令

总结：flatten()，以及ravel()对于array直接展平为一维数组，对于matrix展平的同时保留原有维数和类型
A1命令只针对matrix类型，直接展平为一维数组，而不是一维矩阵（也没有一维矩阵233）
ps：多说一句，即使是对array类型的展平，flatten()和ravel()的效果是完全相同的，但机理不同，ravel的展平是一种引用，flatten则是深拷贝