Šiame straipsnyje išnagrinėsime funkcijos NumPy „ndarray.flatten()“ sintaksę, apibrėžimą ir naudojimą. Mes pateiksime išsamų paaiškinimą kartu su iliustraciniu pavyzdžiu, kad pagerintume supratimą.
numpy.ndarray.flatten()> Funkcijos sintaksė
numpy.ndarray.flatten()> funkcija grąžina masyvo kopiją, sutrauktą į vieną dimensiją.
Sintaksė: numpy.order.flatten(order='C')
Parametrai:
- įsakymas : [{„C“, „F“, „A“, „K“}, neprivaloma] „C“ reiškia išlyginti pagrindinės eilutės (C stiliaus) tvarka. „F“ reiškia išlyginti didžiojo stulpelio (Fortran stiliaus) tvarka. „A“ reiškia išlyginti stulpelio didžiąja tvarka, jei a yra Fortran gretimas atmintyje, o kitu atveju - eilutės didžioji tvarka. „K“ reiškia išlyginti a tokia tvarka, kokia elementai atsiranda atmintyje. Numatytoji reikšmė yra „C“.
Grąžinti: [ndarray] Įvesties masyvo kopija, išlyginta iki vieno matmens.
What is numpy.ndarray.flatten()> Funkcija Python?
Thenumpy.ndarray.flatten()>funkcija in Python yra metodas, kurį teikia NumPy biblioteka, kuri plačiai naudojama skaitmeninėms ir masyvo operacijoms atlikti. Ši funkcija yra specialiai sukurta „NumPy“ masyvams (ndarrays) ir skirta grąžinti išlygintą įvesties masyvo kopiją. Sąvoka suplota reiškia, kad gautas masyvas yra vienmatis originalo vaizdas, išskleidžiantis visus įdėtus matmenis.
numpy.ndarray.flatten()> Funkcijų pavyzdžiai
Yra įvairių pavyzdžių numpy.ndarray.flatten()> funkcija, čia aptariame kai kuriuos dažniausiai naudojamus pavyzdžius numpy.ndarray.flatten()> Šios funkcijos.
- Numpy išlyginimo funkcija
- numpy.ndarray.flatten() Fortran Order
- Sujunkite išlygintus masyvus
- Inicijuokite išlygintą masyvą su nuliais
- Raskite maksimalią vertę išlygintame masyve
Numpy išlyginimo funkcija
Šiame pavyzdyje kodas naudoja numpy biblioteką, kad sukurtų 2D masyvą „arr“. Funkcija „flatten()“ taikoma „arr“, paverčiant ją 1D masyvu „gfg“, kuris išspausdinamas. Rezultatas yra suplota originalaus 2D masyvo versija.
amiša patel
Python3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr>=> geek.array([[>5>,>6>], [>7>,>8>]])> gfg>=> arr.flatten()> print>( gfg )> |
kuriais metais išrastas kompiuteris
>
>
Išvestis:
[5 6 7 8]>
numpy.ndarray.flatten() Fortran Order
Šiame pavyzdyje šis kodas naudoja NumPy biblioteką, kad sukurtų 2 × 2 masyvą „arr“. Tada pritaikoma funkcija „išlyginti“ („F“) masyvui išlyginti stulpelio didžiąja tvarka („F“), o rezultatas išspausdinamas.
Python3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr>=> geek.array([[>5>,>6>], [>7>,>8>]])> gfg>=> arr.flatten(>'F'>)> print>( gfg )> |
>
>
Išvestis:
[5 6 7 8]>
Sujunkite išlygintus masyvus
Šiame pavyzdyje kodas naudoja NumPy, kad sukurtų du 2D masyvus „masyvas1“ ir „masyvas2“. Tada jis išlygina abu masyvus ir sujungia juos į vieną 1D masyvą, pavadintą „concatenated_array“. Galiausiai jis išspausdina pradinius masyvus ir sujungtą rezultatą.
Python3
linux komanda zip
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)> |
>
>
Išvestis:
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]>
Inicijuokite išlygintą masyvą su nuliais
Šiame pavyzdyje kodas naudoja NumPy biblioteką, kad sukurtų 2D masyvą, pavadintą „original_array“. Tada jis išlygina šį masyvą ir sukuria naują išlygintą masyvą, vadinamą „flattened_zeros“, kurio forma yra tokia pati, inicijuota nuliais. Galiausiai jis spausdina ir originalų 2D masyvą, ir išlygintą masyvą, užpildytą nuliais.
Python3
grąžina masyvus Java
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)> |
>
>
Išvestis:
Original Array: [[1 2 3] [4 5 6]] Flattened Zeros Array: [0 0 0 0 0 0]>
Raskite maksimalią vertę išlygintame masyve
Šiame pavyzdyje kodas naudoja NumPy, kad sukurtų 3 × 3 masyvą, pavadintą „original_masyvas“. Tada jis išlygina masyvą, suranda didžiausią suplokštoje versijoje vertę ir išspausdina pradinį masyvą kartu su didžiausia verte.
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)> |
bfs algoritmas
>
>
Išvestis:
Original Array: [[ 4 12 8] [ 5 9 10] [ 7 6 11]] Maximum Value in Flattened Array : 12>