Python에서는 2차원 배열이나 다차원 배열이 아닌 1차원 배열이 필요한 경우도 있습니다. 이를 위해 numpy 모듈은 다음과 같은 함수를 제공합니다. numpy.ndarray.Flatten(), 이는 2차원 또는 다차원 배열이 아닌 1차원 배열의 복사본을 반환합니다.
통사론
ndarray.flatten(order='C')
매개변수:
순서: {'C', 'F', 'A', 'K'}(선택 사항)
order 매개변수를 'C'로 설정하면 배열이 행 우선 순서로 평면화된다는 의미입니다. 'F'가 설정되면 배열이 열 주요 순서로 평면화됩니다. 배열은 'a'가 메모리에서 연속적인 Fortran이고 order 매개변수를 'A'로 설정한 경우에만 열 주요 순서로 평면화됩니다. 마지막 순서는 'K'로, 메모리에서 요소가 발생한 순서와 동일한 순서로 배열을 평면화합니다. 기본적으로 이 매개변수는 'C'로 설정됩니다.
보고:
y: ndarray
이 함수는 1차원으로 평면화되는 소스 배열의 복사본을 반환합니다.
자바 부울
예시 1:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten() b
산출:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
위의 코드에서
- 별칭 이름이 np인 numpy를 가져왔습니다.
- 우리는 다음을 사용하여 다차원 배열 'a'를 만들었습니다. 정렬() 기능.
- 변수 'b'를 선언하고 반환된 값을 할당했습니다. 단조롭게 하다() 기능.
- 마지막으로 우리는 '비' .
출력에는 다차원 배열의 요소를 1차원으로 포함하는 ndarray가 표시됩니다.
예 2:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('C') b
산출:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
위의 코드에서
- 별칭 이름이 np인 numpy를 가져왔습니다.
- 우리는 다음을 사용하여 다차원 배열 'a'를 만들었습니다. 정렬() 기능.
- 변수 'b'를 선언하고 반환된 값을 할당했습니다. 단조롭게 하다() 기능.
- 우리는 함수에서 'C' 순서를 사용했습니다.
- 마지막으로 우리는 '비' .
출력에는 다차원 배열의 요소를 1차원으로 포함하는 ndarray가 표시됩니다.
예시 3:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('F') b
산출:
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
예시 4:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('A') b
산출:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
예시 5:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('K') b
산출:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])