Python の numpy モジュールは、2 次元配列または多次元配列を連続した平坦化された配列に変更するために使用される numpy.ravel と呼ばれる関数を提供します。返される配列のデータ型は、ソース配列または入力配列と同じです。入力配列がマスクされた配列の場合、返される配列もマスクされた配列になります。
構文：
numpy.ravel(x, order='C')
パラメーター：
x: 配列のようなもの
このパラメータは、連続したフラット化された配列で変更する入力配列を定義します。配列要素は、order パラメーターで指定された順序で読み取られ、1 次元配列としてパックされます。
intしようとしています
順序: {'C'、'F'、'A'、'K'}(オプション)
order パラメーターを 'C' に設定すると、配列が行優先の順序でフラット化されることを意味します。 「F」が設定されている場合、配列は列優先の順序でフラット化されます。 'A' がメモリ内で Fortran 連続している場合、および order パラメーターを 'A' に設定した場合にのみ、配列は列優先の順序でフラット化されます。最後の順序は「K」で、メモリ内で要素が発生したのと同じ順序で配列を平坦化します。デフォルトでは、このパラメータは「C」に設定されています。
戻り値：
この関数は、入力配列と同じデータ型で、形状が ( x.サイズ ）。
例 1:
import numpy as np x = np.array([[1, 3, 5], [11, 35, 56]]) y=np.ravel(x) y
出力：
分数として .04
array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56])
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- 配列を作成しました 'バツ' np.array() 関数を使用します。
- 変数 y を宣言し、np.ravel() 関数の戻り値を代入しました。
- 配列を渡しました 'バツ' 関数内で。
- 最後に、次の値を出力しようとしました。 そして 。
出力では、配列の値が連続した平坦化された配列で表示されます。
例 2:
import numpy as np x = 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') y z p q
出力：
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])
例 3:
import numpy as np x = np.arange(12).reshape(3,2,2).swapaxes(1,2) x y=np.ravel(a, order='C') y z=np.ravel(a, order='K') z q=np.ravel(a, order='A') q
出力：
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])
上記のコードでは
10mlからオンス
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- 配列を作成しました 'バツ' np.arange() 関数を使用します。
- 形状を変更し、軸を交換しました。 再形成() そして np.swapaxes() 関数。
- 変数 y、z、q を宣言し、np.ravel() 関数の戻り値を割り当てました。
- 配列を渡しました 'バツ' そして注文する C 、 K 、 そして あ 関数内で。
- 最後に、次の値を出力しようとしました。 そして 。
出力では、配列の値が連続した平坦化された配列で表示されます。