In dit artikel zullen we de syntaxis, definitie en gebruik van de NumPy `ndarray.flatten()` functie verkennen. We zullen een uitgebreide uitleg geven, samen met een illustratief voorbeeld om het begrip te vergroten.
numpy.ndarray.flatten()> Functiesyntaxis
numpy.ndarray.flatten()> functie retourneert een kopie van de array samengevouwen in één dimensie.
Syntaxis: numpy.order.flatten(order='C')
Parameters:
- volgorde : [{'C', 'F', 'A', 'K'}, optioneel] 'C' betekent afvlakken in rij-majeur (C-stijl) volgorde. ‘F’ betekent afvlakken in kolom-majeur (Fortran-stijl) volgorde. ‘A’ betekent afvlakken in kolom-majeurvolgorde als a Fortran aaneengesloten is in het geheugen, anders in rij-majeurvolgorde. ‘K’ betekent het afvlakken van een in de volgorde waarin de elementen in het geheugen voorkomen. De standaardwaarde is ‘C’.
Opbrengst : [ndarray] Een kopie van de invoerarray, afgevlakt tot één dimensie.
What is numpy.ndarray.flatten()> Functie in Python?
Denumpy.ndarray.flatten()>functie in Python is een methode aangeboden door de NumPy bibliotheek, die veel wordt gebruikt voor numerieke en arraybewerkingen. Deze functie is specifiek ontworpen voor NumPy-arrays (ndarrays) en heeft tot doel een afgevlakte kopie van de invoerarray te retourneren. De term afgevlakt impliceert dat de resulterende array een eendimensionale weergave is van het origineel, waarbij alle geneste dimensies worden ontrafeld.
numpy.ndarray.flatten()> Functievoorbeelden
Er zijn verschillende voorbeelden van numpy.ndarray.flatten()> functie, hier bespreken we enkele algemeen gebruikte voorbeelden van numpy.ndarray.flatten()> Functie die volgen.
- Numpy Flatten-functie
- numpy.ndarray.flatten() in Fortran-volgorde
- Voeg afgevlakte arrays samen
- Initialiseer een afgevlakte array met nullen
- Zoek de maximale waarde in een afgeplatte array
Numpy Flatten-functie
In dit voorbeeld gebruikt code de numpy-bibliotheek om een 2D-array ‘arr’ te maken. De functie `flatten()` wordt vervolgens toegepast op ‘arr’ en converteert deze naar een 1D-array ‘gfg’, die wordt afgedrukt. Het resultaat is een afgeplatte versie van de originele 2D-array.
Python3
formatteer de datum in Java
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr>=> geek.array([[>5>,>6>], [>7>,>8>]])> gfg>=> arr.flatten()> print>( gfg )> |
>
Java-array dynamisch
>
Uitgang:
[5 6 7 8]>
numpy.ndarray.flatten() in Fortran-volgorde
In dit voorbeeld gebruikt deze code de NumPy-bibliotheek om een 2×2 array ‘arr’ te maken. De functie `flatten(‘F’)` wordt vervolgens toegepast om de array in kolom-hoofdvolgorde (‘F’) af te vlakken en het resultaat wordt afgedrukt.
Python3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr>=> geek.array([[>5>,>6>], [>7>,>8>]])> gfg>=> arr.flatten(>'F'>)> print>( gfg )> |
>
>
Uitgang:
hoeveel vruchten zijn er
[5 6 7 8]>
Voeg afgevlakte arrays samen
In dit voorbeeld gebruikt de code NumPy om twee 2D-arrays te maken, `array1` en `array2`. Vervolgens worden beide arrays afgevlakt en samengevoegd tot een enkele 1D-array met de naam `concatenated_array`. Ten slotte worden de originele arrays en het samengevoegde resultaat afgedrukt.
Python3
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)> |
>
>
Uitgang:
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]>
Initialiseer een afgevlakte array met nullen
In dit voorbeeld gebruikt de code de NumPy-bibliotheek om een 2D-array te maken met de naam `original_array`. Vervolgens wordt deze array afgevlakt en wordt een nieuwe afgeplatte array gemaakt met de naam 'flattened_zeros' met dezelfde vorm, geïnitialiseerd met nullen. Ten slotte drukt het zowel de originele 2D-array als de afgeplatte array gevuld met nullen af.
Python3
Java-versie Linux
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)> |
>
>
Uitgang:
Original Array: [[1 2 3] [4 5 6]] Flattened Zeros Array: [0 0 0 0 0 0]>
Zoek de maximale waarde in een afgeplatte array
In dit voorbeeld gebruikt de code NumPy om een 3×3 array te maken met de naam `original_array`. Vervolgens wordt de array afgevlakt, wordt de maximale waarde in de afgeplatte versie gevonden en wordt de originele array samen met de maximale waarde afgedrukt.
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)> |
tel onderscheidend
>
>
Uitgang:
Original Array: [[ 4 12 8] [ 5 9 10] [ 7 6 11]] Maximum Value in Flattened Array : 12>