Programmā Python dažos gadījumos mums ir nepieciešams viendimensijas masīvs, nevis 2-D vai daudzdimensiju masīvs. Šim nolūkam numpy modulis nodrošina funkciju, ko sauc numpy.ndarray.flatten(), kas atgriež masīva kopiju vienā dimensijā, nevis 2-D vai daudzdimensiju masīvā.

Sintakse

 ndarray.flatten(order='C') 

Parametri:

secība: {'C', 'F', 'A', 'K'} (neobligāti)

Ja pasūtījuma parametru iestatām uz “C”, tas nozīmē, ka masīvs tiek saplacināts rindu galvenajā secībā. Ja ir iestatīts “F”, masīvs tiek saplacināts kolonnu galvenajā secībā. Masīvs tiek saplacināts kolonnu galvenajā secībā tikai tad, ja 'a' ir Fortran blakus esošais atmiņā un kad mēs iestatām secības parametru uz 'A'. Pēdējā secība ir “K”, kas izlīdzina masīvu tādā pašā secībā, kādā elementi radās atmiņā. Pēc noklusējuma šis parametrs ir iestatīts uz “C”.

Atgriež:

y: ndarray

Šī funkcija atgriež avota masīva kopiju, kas tiek saplacināta viendimensijā.

klase vs objekts java

1. piemērs:

 import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten() b 

Izvade:

 array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9]) 

Iepriekš minētajā kodā

• Mēs esam importējuši numpy ar aizstājvārdu np.
• Mēs esam izveidojuši daudzdimensiju masīvu 'a', izmantojot masīvs() funkciju.
• Mēs esam deklarējuši mainīgo 'b' un piešķīruši atgriezto vērtību saplacināt () funkciju.
• Visbeidzot, mēs mēģinājām izdrukāt vērtību 'b' .

Izvadā tas parāda ndarray, kas satur daudzdimensiju masīva elementus 1-D formātā.

2. piemērs:

 import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('C') b 

Izvade:

 array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9]) 

Iepriekš minētajā kodā

• Mēs esam importējuši numpy ar aizstājvārdu np.
• Mēs esam izveidojuši daudzdimensiju masīvu 'a', izmantojot masīvs() funkciju.
• Mēs esam deklarējuši mainīgo 'b' un piešķīruši atgriezto vērtību saplacināt () funkciju.
• Funkcijā esam izmantojuši 'C' secību.
• Visbeidzot, mēs mēģinājām izdrukāt vērtību 'b' .

Izvadā tas parāda ndarray, kas satur daudzdimensiju masīva elementus 1-D formātā.

3. piemērs:

 import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('F') b 

Izvade:

 array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 

4. piemērs:

 import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('A') b 

Izvade:

 array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9]) 

5. piemērs:

 import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('K') b 

Izvade:

 array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])