在Python中，在某些情况下，我们需要一维数组而不是二维或多维数组。为此，numpy模块提供了一个名为 numpy.ndarray.flatten()的函数，该函数以一维而不是二维或多维数组的形式返回数组的副本。
语法
ndarray.flatten(order=C)
参数:
order:{C，F，A，K}(可选)
如果将order参数设置为C，则意味着该数组以行优先顺序变平。如果设置为" F"，则数组将按列优先顺序展平。仅当" a"在内存中是连续的，并且当我们将order参数设置为" A"时，才按列优先顺序对数组进行展平。最后一个顺序是" K"，它以与元素在内存中出现的顺序相同的方式展平数组。默认情况下，此参数设置为" C"。
返回值:
y:ndarray
此函数返回源数组的副本，该副本将展平为一维。
范例1:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten() b
输出:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
在上面的代码中
- 我们导入了别名为np的numpy。
- 我们已经使用 array()函数创建了多维数组a。
- 我们已经声明了变量b并分配了 flatten()函数的返回值。
- 最后，我们尝试打印b的值。
在输出中，它显示了一个ndarray，其中包含多维数组的一维元素。
范例2:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten(C) b
输出:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
在上面的代码中
- 我们导入了别名为np的numpy。
- 我们已经使用 array()函数创建了多维数组a。
- 我们已经声明了变量b并分配了 flatten()函数的返回值。
- 我们在函数中使用了C顺序。
- 最后，我们尝试打印b的值。
在输出中，它显示了一个ndarray，其中包含多维数组的一维元素。
范例3:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten(F) b
输出:
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
范例4:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten(A) b
输出:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
范例5:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten(K) b
输出:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
