W tym artykule zbadamy składnię, definicję i użycie funkcji NumPy `ndarray.flatten()`. Zapewnimy kompleksowe wyjaśnienie wraz z ilustrującym przykładem, aby zwiększyć zrozumienie.
numpy.ndarray.flatten()> Składnia funkcji
numpy.ndarray.flatten()> funkcja zwraca kopię tablicy zwiniętą w jeden wymiar.
Składnia: numpy.order.flatten(order='C')
co to jest romParametry:
- zamówienie : [{„C”, „F”, „A”, „K”}, opcjonalnie] „C” oznacza spłaszczenie w kolejności rzędu głównego (w stylu C). „F” oznacza spłaszczenie w kolejności kolumnowej (w stylu Fortran). „A” oznacza spłaszczenie w kolejności głównej kolumny, jeśli a jest w języku Fortran ciągłym w pamięci, w przeciwnym wypadku w kolejności głównej wiersza. „K” oznacza spłaszczenie a w kolejności występowania elementów w pamięci. Wartość domyślna to „C”.
Powrót : [ndarray] Kopia tablicy wejściowej spłaszczona do jednego wymiaru.
What is numpy.ndarray.flatten()> Funkcja w Pythonie?
Thenumpy.ndarray.flatten()>funkcjonować w Pyton to metoda udostępniona przez firmę NumPy biblioteka, która jest szeroko stosowana do operacji numerycznych i tablicowych. Ta funkcja została zaprojektowana specjalnie dla tablic NumPy (ndarrays) i służy do zwracania spłaszczonej kopii tablicy wejściowej. Termin spłaszczony oznacza, że wynikowa tablica jest jednowymiarową reprezentacją oryginału, odkrywającą wszelkie zagnieżdżone wymiary.
numpy.ndarray.flatten()> Przykłady funkcji
Istnieją różne przykłady numpy.ndarray.flatten()> funkcji, tutaj omawiamy kilka powszechnie używanych przykładów numpy.ndarray.flatten()> Funkcja, którą podążają.
- Funkcja spłaszczania Numpy
- numpy.ndarray.flatten() w kolejności Fortran
- Połącz spłaszczone tablice
- Zainicjuj spłaszczoną tablicę zerami
- Znajdź maksymalną wartość w spłaszczonej tablicy
Funkcja spłaszczania Numpy
W tym przykładzie kod używa biblioteki numpy do utworzenia tablicy 2D „arr”. Następnie funkcja „flatten()” jest stosowana do „arr”, konwertując ją na tablicę 1D „gfg”, która jest drukowana. Rezultatem jest spłaszczona wersja oryginalnej tablicy 2D.
Python3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr>=> geek.array([[>5>,>6>], [>7>,>8>]])> gfg>=> arr.flatten()> print>( gfg )> |
>
>
Wyjście :
[5 6 7 8]>
numpy.ndarray.flatten() w kolejności Fortran
W tym przykładzie ten kod wykorzystuje bibliotekę NumPy do utworzenia tablicy „arr” 2×2. Następnie stosowana jest funkcja „flatten („F”) w celu spłaszczenia tablicy w kolejności głównej kolumny („F”), a wynik jest drukowany.
Python3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr>=> geek.array([[>5>,>6>], [>7>,>8>]])> gfg>=> arr.flatten(>'F'>)> print>( gfg )> |
>
>
Wyjście :
[5 6 7 8]>
Połącz spłaszczone tablice
W tym przykładzie kod używa NumPy do utworzenia dwóch tablic 2D, „tablica1” i „tablica2”. Następnie spłaszcza obie tablice i łączy je w jedną tablicę 1D o nazwie „concatenated_array”. Na koniec drukuje oryginalne tablice i połączony wynik.
rzuć ciąg znaków na int java
Python3
interfejs vs klasa abstrakcyjna
import> numpy as np> # Create two 2D arrays> array1>=> np.array([[>1>,>2>,>3>], [>4>,>5>,>6>]])> array2>=> np.array([[>7>,>8>,>9>], [>10>,>11>,>12>]])> # Flatten the arrays and concatenate them> concatenated_array>=> np.concatenate((array1.flatten(), array2.flatten()))> print>(>'Array 1:'>)> print>(array1)> print>(>'
Array 2:'>)> print>(array2)> print>(>'
Concatenated Array:'>)> print>(concatenated_array)> |
>
>
Wyjście :
Array 1: [[1 2 3] [4 5 6]] Array 2: [[ 7 8 9] [10 11 12]] Concatenated Array: [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]>
Zainicjuj spłaszczoną tablicę zerami
W tym przykładzie kod używa biblioteki NumPy do utworzenia tablicy 2D o nazwie `oryginalna_tablica`. Następnie spłaszcza tę tablicę i tworzy nową spłaszczoną tablicę o nazwie „flattened_zeros” o tym samym kształcie, zainicjowaną zerami. Na koniec drukuje zarówno oryginalną tablicę 2D, jak i spłaszczoną tablicę wypełnioną zerami.
Python3
import> numpy as np> # Create a 2D array> original_array>=> np.array([[>1>,>2>,>3>],> >[>4>,>5>,>6>]])> # Flatten the array and initialize a new flattened array with zeros> flattened_zeros>=> np.zeros_like(original_array.flatten())> print>(>'Original Array:'>)> print>(original_array)> print>(>'
Flattened Zeros Array:'>)> print>(flattened_zeros)> |
administrator PowerShell
>
>
Wyjście :
Original Array: [[1 2 3] [4 5 6]] Flattened Zeros Array: [0 0 0 0 0 0]>
Znajdź maksymalną wartość w spłaszczonej tablicy
W tym przykładzie kod używa NumPy do utworzenia tablicy 3×3 o nazwie `oryginalna_tablica`. Następnie spłaszcza tablicę, znajduje maksymalną wartość w wersji spłaszczonej i drukuje oryginalną tablicę wraz z wartością maksymalną.
Python3
import> numpy as np> # Create a 3x3 array> original_array>=> np.array([[>4>,>12>,>8>],> >[>5>,>9>,>10>],> >[>7>,>6>,>11>]])> # Flatten the array and find the maximum value> max_value>=> original_array.flatten().>max>()> print>(>'Original Array:'>)> print>(original_array)> print>(>'
Maximum Value in Flattened Array:'>, max_value)> |
>
>
Wyjście:
Original Array: [[ 4 12 8] [ 5 9 10] [ 7 6 11]] Maximum Value in Flattened Array : 12>