NumPy教程-numpy.ndarray.flatten()在Python中的使用

语法

ndarray.flatten(order='C')

参数：

返回值：

示例 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

• 我们使用别名np导入了numpy模块。

• 我们使用array()函数创建了一个多维数组'a'。

• 我们声明了变量'b'并赋值为flatten()函数的返回值。

• 最后，我们尝试打印变量'b'的值。

专属福利 
👉点击领取：最全Python资料合集

示例 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

• 我们使用别名np导入了numpy模块。

• 我们使用array()函数创建了一个多维数组'a'。

• 我们声明了变量'b'并赋值为flatten()函数的返回值。

• 我们在函数中使用了'C'的顺序。

• 最后，我们尝试打印变量'b'的值。

示例 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])

示例 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])

示例 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])

 1

热门推荐

• 从零开发一个Python项目，手势识别！

• NumPy教程-numpy.clip()在Python中的使用

• 只需10行Python代码，就能实现目标检测！