NumPy教程-numpy.ravel()在Python中的使用
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点击关注 👉约 3 分钟Python的numpy模块提供了一个名为numpy.ravel的函数，用于将二维数组或多维数组转换为连续的扁平数组。返回的数组具有与源数组或输入数组相同的数据类型。如果输入数组是一个掩码数组，返回的数组也将是一个掩码数组。
语法：
numpy.ravel(x, order='C')
参数：
x: array_like
此参数定义了我们要转换为连续扁平数组的输入数组。数组元素按照order参数指定的顺序读取，并被打包成一个一维数组。
order: {'C', 'F', 'A', 'K'}（可选）
如果将order参数设置为'C'，则表示数组按行主序（row-major）方式扁平化。如果设置为'F'，则表示数组按列主序（column-major）方式扁平化。当数组在内存中按Fortran连续方式（Fortran contiguous）时，且order参数设置为'A'时，数组将按列主序方式扁平化。最后一个选项是'K'，它以元素在内存中出现的顺序扁平化数组。默认情况下，此参数设置为'C'。
返回值：
此函数返回一个连续的扁平数组，其数据类型与输入数组相同，并且形状为(x.size)。
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示例 1：
import numpy as npx = np.array([[1, 3, 5], [11, 35, 56]])y=np.ravel(x)y
array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56])
我们导入了numpy，并使用别名np。
我们使用np.array()函数创建了一个名为'x'的数组。
我们声明了变量y，并赋值为np.ravel()函数的返回值。
我们将数组'x'传递给函数。
最后，我们尝试打印变量y的值。
输出显示了数组的值以连续扁平化的方式呈现。
示例 2：
import numpy as npx = np.array([[1, 3, 5], [11, 35, 56]])y = np.ravel(x, order='F')z = np.ravel(x, order='C')p = np.ravel(x, order='A')q = np.ravel(x, order='K')yzpq
array([ 1, 11, 3, 35, 5, 56])array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56])array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56])array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56])
示例 3：
import numpy as npx = np.arange(12).reshape(3,2,2).swapaxes(1,2)xy=np.ravel(a, order='C')yz=np.ravel(a, order='K')zq=np.ravel(a, order='A')q
array([[[ 0, 2],[ 1, 3]],[[ 4, 6],[ 5, 7]],[[ 8, 10],[ 9, 11]]])array([ 0, 2, 1, 3, 4, 6, 5, 7, 8, 10, 9, 11])array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])array([ 0, 2, 1, 3, 4, 6, 5, 7, 8, 10, 9, 11])
我们导入了numpy，并使用别名np。
我们使用np.arange()函数创建了一个名为'x'的数组。
我们通过使用reshape()和np.swapaxes()函数来改变其形状并交换轴。
我们声明了变量y、z和q，并赋值为np.ravel()函数的返回值。
我们将数组'x'以及顺序C、K和A传递给函数。
最后，我们尝试打印变量y的值。
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