Numpy array.flatten()-Funktion | Python
In diesem Artikel werden wir die Syntax, Definition und Verwendung der NumPy-Funktion „ndarray.flatten()“ untersuchen. Wir werden eine umfassende Erklärung zusammen mit einem anschaulichen Beispiel bereitstellen, um das Verständnis zu verbessern.
numpy.ndarray.flatten()> Funktionssyntax
numpy.ndarray.flatten()> Die Funktion gibt eine auf eine Dimension reduzierte Kopie des Arrays zurück.
Syntax : numpy.order.flatten(order='C')
Parameter:
- Befehl : [{'C', 'F', 'A', 'K'}, optional] 'C' bedeutet, in Zeilenreihenfolge (C-Stil) abzuflachen. „F“ bedeutet „Abflachen in Spalten-Hauptreihenfolge“ (Fortran-Stil). „A“ bedeutet, dass die Reihenfolge in der Hauptspalte reduziert wird, wenn a im Speicher zusammenhängend ist, andernfalls in der Reihenfolge der Hauptzeile. „K“ bedeutet, a in der Reihenfolge zu reduzieren, in der die Elemente im Speicher vorkommen. Der Standardwert ist „C“.
Zurückkehren : [ndarray] Eine Kopie des Eingabearrays, auf eine Dimension reduziert.
What is numpy.ndarray.flatten()> Funktion in Python?
Der numpy.ndarray.flatten()> Funktion in Python ist eine Methode, die von der bereitgestellt wird NumPy Bibliothek, die häufig für numerische und Array-Operationen verwendet wird. Diese Funktion wurde speziell für NumPy-Arrays (ndarrays) entwickelt und dient dem Zweck, eine abgeflachte Kopie des Eingabearrays zurückzugeben. Der Begriff „abgeflacht“ impliziert, dass das resultierende Array eine eindimensionale Darstellung des Originals ist und alle verschachtelten Dimensionen auflöst.
numpy.ndarray.flatten()> Funktionsbeispiele
Es gibt verschiedene Beispiele dafür numpy.ndarray.flatten()> Funktion, hier diskutieren wir einige allgemein verwendete Beispiele für numpy.ndarray.flatten()> Funktion, die folgt.
- Numpy Flatten-Funktion
- numpy.ndarray.flatten() in Fortran Order
- Verketten Sie abgeflachte Arrays
- Initialisieren Sie ein abgeflachtes Array mit Nullen
- Finden Sie den Maximalwert im abgeflachten Array
Numpy Flatten-Funktion
In diesem Beispiel verwendet der Code die Numpy-Bibliothek, um ein 2D-Array „arr“ zu erstellen. Die Funktion „flatten()“ wird dann auf „arr“ angewendet und in ein 1D-Array „gfg“ umgewandelt, das gedruckt wird. Das Ergebnis ist eine abgeflachte Version des ursprünglichen 2D-Arrays.
Python3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr> => geek.array([[> 5> ,> 6> ], [> 7> ,> 8> ]])> gfg> => arr.flatten()> print> ( gfg )> |
Ausgabe :
[5 6 7 8]
numpy.ndarray.flatten() in Fortran Order
In diesem Beispiel verwendet dieser Code die NumPy-Bibliothek, um ein 2×2-Array „arr“ zu erstellen. Anschließend wird die Funktion „flatten(‚F‘)“ angewendet, um das Array in der Reihenfolge der Hauptspalten („F“) zu reduzieren und das Ergebnis auszugeben.
Python3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr> => geek.array([[> 5> ,> 6> ], [> 7> ,> 8> ]])> gfg> => arr.flatten(> 'F'> )> print> ( gfg )> |
Ausgabe :
[5 6 7 8]
Verketten Sie abgeflachte Arrays
In diesem Beispiel verwendet der Code NumPy, um zwei 2D-Arrays zu erstellen, „array1“ und „array2“. Anschließend werden beide Arrays abgeflacht und zu einem einzigen 1D-Array mit dem Namen „concatenated_array“ verkettet. Schließlich werden die ursprünglichen Arrays und das verkettete Ergebnis gedruckt.
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)> |
Ausgabe :
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]
Initialisieren Sie ein abgeflachtes Array mit Nullen
In diesem Beispiel verwendet der Code die NumPy-Bibliothek, um ein 2D-Array mit dem Namen „original_array“ zu erstellen. Anschließend wird dieses Array abgeflacht und ein neues abgeflachtes Array namens „flattened_zeros“ mit derselben Form erstellt, das mit Nullen initialisiert wird. Schließlich wird sowohl das ursprüngliche 2D-Array als auch das mit Nullen gefüllte abgeflachte Array gedruckt.
Python3
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)> |
Ausgabe :
Original Array: [[1 2 3] [4 5 6]] Flattened Zeros Array: [0 0 0 0 0 0]
Finden Sie den Maximalwert im abgeflachten Array
In diesem Beispiel verwendet der Code NumPy, um ein 3×3-Array mit dem Namen „original_array“ zu erstellen. Anschließend wird das Array reduziert, der Maximalwert in der reduzierten Version ermittelt und das ursprüngliche Array zusammen mit dem Maximalwert gedruckt.
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)> |
Ausgabe:
Original Array: [[ 4 12 8] [ 5 9 10] [ 7 6 11]] Maximum Value in Flattened Array : 12
