Numpy array.Flaten() 함수 | 파이썬
이 글에서는 NumPy `ndarray.Flatten()` 함수의 구문, 정의 및 사용법을 살펴보겠습니다. 이해를 돕기 위해 예시와 함께 포괄적인 설명을 제공합니다.
numpy.ndarray.flatten()> 함수 구문
numpy.ndarray.flatten()> 함수는 1차원으로 축소된 배열의 복사본을 반환합니다.
구문: numpy.order.Flatten(주문='C')
매개변수:
- 주문하다 : [{'C', 'F', 'A', 'K'}, 선택 사항] 'C'는 행 주요(C 스타일) 순서로 평면화하는 것을 의미합니다. 'F'는 열 주요(포트란 스타일) 순서로 평면화하는 것을 의미합니다. 'A'는 a가 메모리에서 연속적인 Fortran인 경우 열 주요 순서로 평면화하고, 그렇지 않으면 행 주요 순서로 평면화하는 것을 의미합니다. 'K'는 요소가 메모리에 나타나는 순서대로 a를 평면화하는 것을 의미합니다. 기본값은 'C'입니다.
반품 : [ndarray] 1차원으로 평면화된 입력 배열의 복사본입니다.
What is numpy.ndarray.flatten()> 파이썬의 함수?
그만큼 numpy.ndarray.flatten()> 기능하다 파이썬 에서 제공하는 방법이다. 넘파이 수치 및 배열 연산에 널리 사용되는 라이브러리입니다. 이 함수는 NumPy 배열(ndarrays)용으로 특별히 설계되었으며 입력 배열의 평면화된 복사본을 반환하는 목적으로 사용됩니다. 평면화라는 용어는 결과 배열이 원본의 1차원 표현이며 중첩된 차원을 풀어낸다는 것을 의미합니다.
numpy.ndarray.flatten()> 기능 예
다양한 예가 있습니다 numpy.ndarray.flatten()> 여기서는 일반적으로 사용되는 몇 가지 예를 논의하겠습니다. numpy.ndarray.flatten()> 다음과 같은 기능입니다.
- Numpy Flatten 기능
- 포트란 순서의 numpy.ndarray.Flatten()
- 평면화된 배열 연결
- 0으로 평면화된 배열 초기화
- 평면화된 배열에서 최대값 찾기
Numpy Flatten 기능
이 예제 코드에서는 numpy 라이브러리를 사용하여 2D 배열 'arr'을 생성합니다. 그런 다음 `Flatten()` 함수가 'arr'에 적용되어 이를 1D 배열 'gfg'로 변환하여 인쇄됩니다. 결과는 원래 2D 배열의 평면화된 버전입니다.
파이썬3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr> => geek.array([[> 5> ,> 6> ], [> 7> ,> 8> ]])> gfg> => arr.flatten()> print> ( gfg )> |
출력 :
[5 6 7 8]
포트란 순서의 numpy.ndarray.Flatten()
이 예에서 이 코드는 NumPy 라이브러리를 사용하여 2×2 배열 'arr'을 만듭니다. 그런 다음 'Flatten('F')' 함수를 적용하여 배열을 열 주요 순서('F')로 평면화하고 결과가 인쇄됩니다.
파이썬3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr> => geek.array([[> 5> ,> 6> ], [> 7> ,> 8> ]])> gfg> => arr.flatten(> 'F'> )> print> ( gfg )> |
출력 :
[5 6 7 8]
평면화된 배열 연결
이 예제 코드에서는 NumPy를 사용하여 `array1`과 `array2`라는 두 개의 2D 배열을 만듭니다. 그런 다음 두 배열을 평면화하고 'concatenated_array'라는 단일 1D 배열로 연결합니다. 마지막으로 원래 배열과 연결된 결과를 인쇄합니다.
파이썬3
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)> |
출력 :
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]
0으로 평면화된 배열 초기화
이 예제 코드에서는 NumPy 라이브러리를 사용하여 `original_array`라는 2D 배열을 만듭니다. 그런 다음 이 배열을 평면화하고 0으로 초기화된 동일한 모양의 ` flattened_zeros`라는 새로운 평면화된 배열을 생성합니다. 마지막으로 원본 2D 배열과 0으로 채워진 평면화된 배열을 모두 인쇄합니다.
파이썬3
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)> |
출력 :
Original Array: [[1 2 3] [4 5 6]] Flattened Zeros Array: [0 0 0 0 0 0]
평면화된 배열에서 최대값 찾기
이 예에서 코드는 NumPy를 사용하여 'original_array'라는 3×3 배열을 만듭니다. 그런 다음 배열을 평면화하고 평면화된 버전에서 최대값을 찾은 다음 최대값과 함께 원래 배열을 인쇄합니다.
파이썬3
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)> |
산출:
Original Array: [[ 4 12 8] [ 5 9 10] [ 7 6 11]] Maximum Value in Flattened Array : 12
