flatten()函数用法
flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数,即返回一个折叠成一维的数组。但是该函数只能适用于numpy对象,即array或者mat,普通的list列表是不行的。
其官方文档是这样描述的
Parameters:
ndarray.flatten(order='C') Return a copy of the array collapsed into one dimension. order : {‘C', ‘F', ‘A', ‘K'}, optional
‘C' means to flatten in row-major (C-style) order. ‘F' means to flatten in column-major (Fortran- style) order. ‘A' means to flatten in column-major order if a is Fortran contiguous in memory, row-major order otherwise. ‘K' means to flatten a in the order the elements occur in memory. The default is ‘C'.
a是个矩阵或者数组,a.flatten()就是把a降到一维,默认是按横的方向降
那么a.flatten().A又是什么呢"htmlcode">
> from numpy import * > a=array([[1,2],[3,4],[5,6]]) > a array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) > a.flatten() array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) > a.flatten('F') array([1, 3, 5, 2, 4, 6]) # 按列排序 > a.flatten('A') array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >
2、用于mat对象
> a=mat([[1,2,3],[4,5,6]]) > a matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) > a.flatten() matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) > a=mat([[1,2,3],[4,5,6]]) > a matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) > a.flatten() matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) > y=a.flatten().A > shape(y) (1L, 6L) > shape(y[0]) (6L,) > a.flatten().A[0] array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >
从中可以看出matrix.A的用法和矩阵发生的变化。
3、但是该方法不能用于list对象,想要list达到同样的效果可以使用列表表达式:
> a=array([[1,2],[3,4],[5,6]]) > [y for x in a for y in x] [1, 2, 3, 4, 5, 6] >
完美实现!!
补充知识:python中矩阵.A是什么意思?
1. 概述
在numpy中矩阵我们十分常用,但有时候我们会将矩阵转化为数组,方法很简单,直接在矩阵名后加 .A 即可。
2. 演示
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/2/21 19:13 # @Author : Arrow and Bullet # @FileName: .A.py # @Software: PyCharm # @Blog :https://blog.csdn.net/qq_41800366 from numpy import * matTest = mat([1, 2]) print(matTest, type(matTest)) # 结果:[[1 2]] <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'> matTestToArr = matTest.A print(matTestToArr, type(matTestToArr)) # 结果:[[1 2]] <class 'numpy.ndarray'>
打印结果如下:
# [[1 2]] <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
# [[1 2]] <class 'numpy.ndarray'>
希望能够帮助到大家,有什么问题可以 直接评论即可,喜欢有用的话可以点个赞让更多的人看到,如果不够详细的话也可以说,我会及时回复的。
以上这篇Python中flatten( ),matrix.A用法说明就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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