この記事では、NumPy の `ndarray. flatten()` 関数の構文、定義、使用法について説明します。理解を深めるために、具体例を交えてわかりやすく解説します。
numpy.ndarray.flatten()> 関数の構文
numpy.ndarray.flatten()> この関数は、1 次元に折りたたまれた配列のコピーを返します。
構文: numpy.order. flatten(order='C')
パラメーター ：
- 注文 ： [{'C', 'F', 'A', 'K'}、オプション] 'C' は、行優先 (C スタイル) の順序でフラット化することを意味します。 「F」は、列優先 (Fortran スタイル) の順序でフラット化することを意味します。 「A」は、a がメモリ内で Fortran 連続している場合は列優先の順序で平坦化し、それ以外の場合は行優先の順序で平坦化することを意味します。 「K」は、要素がメモリ内で発生する順序で a を平坦化することを意味します。デフォルトは「C」です。
戻る ： [ndarray] 1 次元にフラット化された入力配列のコピー。
What is numpy.ndarray.flatten()> Pythonで関数？
のnumpy.ndarray.flatten()>で機能する パイソン によって提供されるメソッドです。 ナムピー 数値演算や配列演算に広く使用されているライブラリです。この関数は、NumPy 配列 (ndarray) 用に特別に設計されており、入力配列のフラット化されたコピーを返す目的を果たします。フラット化という用語は、結果として得られる配列が元の配列の 1 次元表現であり、ネストされた次元を解き明かすことを意味します。
numpy.ndarray.flatten()> 機能例
色々な例がありますが、 numpy.ndarray.flatten()> 関数の場合、ここでは一般的に使用されるいくつかの例について説明します。 numpy.ndarray.flatten()> 関数は次のとおりです。
- Numpy Flatten 関数
- Fortran の順序での numpy.ndarray. flatten()
- フラット化された配列を連結する
- フラット化された配列をゼロで初期化する
- 平坦化された配列の最大値を求める
Numpy Flatten 関数
この例のコードでは、numpy ライブラリを使用して 2D 配列「arr」を作成します。次に、「 flatten() 」関数が「arr」に適用され、1D 配列「gfg」に変換され、出力されます。結果は、元の 2D 配列のフラット化されたバージョンになります。
文字列内のJava int
Python3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr>=> geek.array([[>5>,>6>], [>7>,>8>]])> gfg>=> arr.flatten()> print>( gfg )> |
>
>
文字列.形式
出力:
[5 6 7 8]>
Fortran の順序での numpy.ndarray. flatten()
この例では、このコードは NumPy ライブラリを使用して 2×2 配列「arr」を作成します。次に、` flatten('F')` 関数を適用して配列を列優先の順序 ('F') で平坦化し、結果を出力します。
Python3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr>=> geek.array([[>5>,>6>], [>7>,>8>]])> gfg>=> arr.flatten(>'F'>)> print>( gfg )> |
>
>
出力:
[5 6 7 8]>
フラット化された配列を連結する
このサンプル コードでは、NumPy を使用して 2 つの 2D 配列、`array1` と `array2` を作成します。次に、両方の配列を平坦化し、「concatenated_array」という名前の単一の 1D 配列に連結します。最後に、元の配列と連結された結果を出力します。
Python3
GBとは何ですか
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)> |
>
>
出力:
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]>
フラット化された配列をゼロで初期化する
このサンプルコードでは、NumPy ライブラリを使用して、`original_array` という名前の 2D 配列を作成します。次に、この配列を平坦化し、ゼロで初期化された同じ形状の ` flattened_zeros ` と呼ばれる新しい平坦化された配列を作成します。最後に、元の 2D 配列とゼロで埋められた平坦化された配列の両方を出力します。
Python3
パイソンヘビ vs アナコンダ
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)> |
>
>
出力:
Original Array: [[1 2 3] [4 5 6]] Flattened Zeros Array: [0 0 0 0 0 0]>
平坦化された配列の最大値を求める
この例では、コードは NumPy を使用して `original_array` という名前の 3×3 配列を作成します。次に、配列を平坦化し、平坦化されたバージョンで最大値を見つけて、元の配列を最大値とともに出力します。
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)> |
キツネとオオカミの違い
>
>
出力：
Original Array: [[ 4 12 8] [ 5 9 10] [ 7 6 11]] Maximum Value in Flattened Array : 12>