In Python, in alcuni casi, abbiamo bisogno di un array unidimensionale anziché di un array 2D o multidimensionale. A questo scopo, il modulo Numpy fornisce una funzione chiamata numpy.ndarray.flatten(), che restituisce una copia dell'array in una dimensione anziché in un array 2D o multidimensionale.
Sintassi
ndarray.flatten(order='C')
parametri:
ordine: {'C', 'F', 'A', 'K'}(facoltativo)
Se impostiamo il parametro order su 'C', significa che l'array viene appiattito nell'ordine della riga principale. Se è impostato 'F', l'array viene appiattito in ordine di colonna principale. L'array viene appiattito in ordine di colonna principale solo quando 'a' è contiguo Fortran in memoria e quando impostiamo il parametro dell'ordine su 'A'. L'ultimo ordine è 'K', che appiattisce l'array nello stesso ordine in cui gli elementi si trovano nella memoria. Per impostazione predefinita, questo parametro è impostato su 'C'.
Ritorna:
y: ndarray
Questa funzione restituisce una copia dell'array di origine, che viene appiattito in unidimensionale.
qual è il caso in sql
Esempio 1:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten() b
Produzione:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
Nel codice sopra
- Abbiamo importato Numpy con il nome alias np.
- Abbiamo creato un array multidimensionale 'a' utilizzando vettore() funzione.
- Abbiamo dichiarato la variabile 'b' e assegnato il valore restituito di appiattire() funzione.
- Infine, abbiamo provato a stampare il valore di 'B' .
Nell'output mostra un ndarray, che contiene elementi dell'array multidimensionale in 1-D.
Esempio 2:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('C') b
Produzione:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
Nel codice sopra
- Abbiamo importato Numpy con il nome alias np.
- Abbiamo creato un array multidimensionale 'a' utilizzando vettore() funzione.
- Abbiamo dichiarato la variabile 'b' e assegnato il valore restituito di appiattire() funzione.
- Abbiamo utilizzato l'ordine 'C' nella funzione.
- Infine, abbiamo provato a stampare il valore di 'B' .
Nell'output viene mostrato un ndarray, che contiene elementi dell'array multidimensionale in 1-D.
Esempio 3:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('F') b
Produzione:
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
Esempio 4:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('A') b
Produzione:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
Esempio 5:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('K') b
Produzione:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])