Python의 numpy 모듈은 numpy.ravel이라는 함수를 제공합니다. 이 함수는 2차원 배열 또는 다차원 배열을 연속된 평면 배열로 변경하는 데 사용됩니다. 반환된 배열은 소스 배열 또는 입력 배열과 동일한 데이터 유형을 갖습니다. 입력 배열이 마스크된 배열인 경우 반환된 배열도 마스크된 배열이 됩니다.
통사론:
numpy.ravel(x, order='C')
매개변수:
x: array_like
이 매개변수는 인접한 평면화된 배열에서 변경하려는 입력 배열을 정의합니다. 배열 요소는 order 매개변수에 지정된 순서대로 읽혀지고 1차원 배열로 압축됩니다.
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 설정할 때만 열 주요 순서로 평면화됩니다. 마지막 순서는 'K'로, 메모리에서 요소가 발생한 순서와 동일한 순서로 배열을 평면화합니다. 기본적으로 이 매개변수는 'C'로 설정됩니다.
보고:
이 함수는 입력 배열과 데이터 유형이 동일하고 모양이 ( x.크기 ).
예시 1:
import numpy as np x = np.array([[1, 3, 5], [11, 35, 56]]) y=np.ravel(x) y
산출:
array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56])
위의 코드에서
- 별칭 이름이 np인 numpy를 가져왔습니다.
- 우리는 배열을 만들었습니다 '엑스' np.array() 함수를 사용합니다.
- 변수 y를 선언하고 np.ravel() 함수의 반환 값을 할당했습니다.
- 우리는 배열을 통과했습니다 '엑스' 기능에서.
- 마지막으로 우리는 그리고 .
출력에서 배열의 값은 연속적이고 평면화된 배열로 표시됩니다.
예 2:
import numpy as np x = np.array([[1, 3, 5], [11, 35, 56]]) y = np.ravel(x, order='F') z = np.ravel(x, order='C') p = np.ravel(x, order='A') q = np.ravel(x, order='K') y z p q
산출:
array([ 1, 11, 3, 35, 5, 56]) array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56]) array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56]) array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56])
예시 3:
import numpy as np x = np.arange(12).reshape(3,2,2).swapaxes(1,2) x y=np.ravel(a, order='C') y z=np.ravel(a, order='K') z q=np.ravel(a, order='A') q
산출:
array([[[ 0, 2], [ 1, 3]], [[ 4, 6], [ 5, 7]], [[ 8, 10], [ 9, 11]]]) array([ 0, 2, 1, 3, 4, 6, 5, 7, 8, 10, 9, 11]) array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) array([ 0, 2, 1, 3, 4, 6, 5, 7, 8, 10, 9, 11])
위의 코드에서
- 별칭 이름이 np인 numpy를 가져왔습니다.
- 우리는 배열을 만들었습니다 '엑스' np.arange() 함수를 사용합니다.
- 모양을 변경하고 다음을 사용하여 축을 교체했습니다. 모양을 바꾸다() 그리고 np.swapaxes() 기능.
- 변수 y, z, q를 선언하고 np.ravel() 함수의 반환 값을 할당했습니다.
- 우리는 배열을 통과했습니다 '엑스' 주문하고 씨 , 케이 , 그리고 ㅏ 기능에서.
- 마지막으로 우리는 그리고 .
출력에서 배열의 값은 연속적이고 평면화된 배열로 표시됩니다.