În Python, pentru unele cazuri, avem nevoie de o matrice unidimensională mai degrabă decât de o matrice 2-D sau multidimensională. În acest scop, modulul numpy oferă o funcție numită numpy.ndarray.flatten(), care returnează o copie a matricei într-o singură dimensiune, mai degrabă decât în ​​2-D sau o matrice multidimensională.

Sintaxă

 ndarray.flatten(order='C') 

Parametri:

comanda: {'C', 'F', 'A', 'K'} (opţional)

Dacă setăm parametrul de ordine la „C”, înseamnă că matricea este aplatizată în ordinea principală a rândurilor. Dacă „F” este setat, matricea este aplatizată în ordinea majoră a coloanei. Matricea este aplatizată în ordinea coloanei majore numai atunci când „a” este Fortran contiguu în memorie și când setăm parametrul de ordine la „A”. Ultima ordine este „K”, care aplatizează matricea în aceeași ordine în care au apărut elementele în memorie. În mod implicit, acest parametru este setat la „C”.

Se intoarce:

y: ndarray

Această funcție returnează o copie a matricei sursă, care este aplatizată într-o dimensiune unidimensională.

clasa abstractă

Exemplul 1:

 import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten() b 

Ieșire:

 array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9]) 

În codul de mai sus

• Am importat numpy cu numele de alias np.
• Am creat o matrice multidimensională „a” folosind matrice () funcţie.
• Am declarat variabila „b” și am atribuit valoarea returnată a lui aplatiza() funcţie.
• În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea lui 'b' .

În rezultat, arată un ndarray, care conține elemente ale matricei multidimensionale în 1-D.

Exemplul 2:

 import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('C') b 

Ieșire:

 array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9]) 

În codul de mai sus

• Am importat numpy cu numele de alias np.
• Am creat o matrice multidimensională „a” folosind matrice() funcţie.
• Am declarat variabila „b” și am atribuit valoarea returnată a lui aplatiza() funcţie.
• Am folosit ordinea „C” în funcție.
• În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea lui 'b' .

În rezultat, arată un ndarray, care conține elemente ale matricei multidimensionale în 1-D.

Exemplul 3:

 import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('F') b 

Ieșire:

 array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 

Exemplul 4:

 import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('A') b 

Ieșire:

 array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9]) 

Exemplul 5:

 import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('K') b 

Ieșire:

 array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])