NumPy Манипулирование массивом: функция ravel ()

Последнее обновление: 27 июля 2019 г., 06:53:33 (UTC / GMT +8 часов)

script1adsense2code

script1adsense3code

функция numpy.ravel ()

Функция ravel () используется для создания непрерывного плоского массива.
1-D массив, содержащий элементы ввода, возвращается. Копия сделана только при необходимости.
Начиная с NumPy 1.10, возвращаемый массив будет иметь тот же тип, что и входной массив. (например, маскированный массив будет возвращен для ввода маскированного массива)

Синтаксис:

 numpy.ravel (a, order = 'C')

Версия: 1.15.0

Параметр:

название	Описание	Необходимые / Необязательный
	Входной массив. Элементы в a читаются в порядке, указанном в порядке, и упаковываются как одномерный массив.	необходимые
порядок	Элементы a читаются, используя этот порядок индекса. «C» означает индексирование элементов в мажорной строке в порядке C, где индекс последней оси изменяется быстрее всего, а индекс первой оси меняется медленнее. «F» означает индексирование элементов в мажорном столбце в стиле фортранов, причем первый индекс меняется быстрее всего, а последний - медленнее. Обратите внимание, что параметры «C» и «F» не учитывают структуру памяти базового массива и относятся только к порядку индексации оси. «A» означает чтение элементов в порядке, подобном фортрановскому, если a является фортрановым в памяти, в противном случае это C-образный порядок. «K» означает чтение элементов в том порядке, в котором они находятся в памяти, за исключением обращения данных, когда шаги отрицательны. По умолчанию используется порядок индекса 'C'.	Ooptional

Возвращаемое значение:

y: array_like - y - это массив того же подтипа, что и a, с формой (a.size,). Обратите внимание, что матрицы имеют специальный корпус для обратной совместимости, если a является матрицей, то y является 1-D-символом.

Пример 1: функция numpy.ravel ()

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> print(np.ravel(x))
[1 2 3 4 5 6]

Иллюстрированная презентация:

Пример 2: функция numpy.ravel ()

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> print(x.reshape(-1))
[1 2 3 4 5 6]
>>> print(np.ravel(x, order='F'))
[1 4 2 5 3 6]a.ravel

Иллюстрированная презентация:

Пример 3: функция numpy.ravel ()

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[2,3,4], [5,6,7]])
>>> print(np.ravel(a, order='F'))
[2 5 3 6 4 7]
>>> print(np.ravel(a.T))
[2 5 3 6 4 7]
>>> print(np.ravel(a.T, order='A'))
[2 3 4 5 6 7]
>>> a = np.arange(2)[::-1]; a
array([1, 0])
>>> a.ravel(order='C')
array([1, 0])
>>> a.ravel(order='K')
array([1, 0])
>>> a.ravel(order='C')
array([1, 0])
>>> a = np.arange(12).reshape(2,3,2).swapaxes(1,2); a
array([[[ 0,  2,  4],
        [ 1,  3,  5]],
       [[ 6,  8, 10],
        [ 7,  9, 11]]])
>>> a.ravel(order='C')
array([ 0,  2,  4,  1,  3,  5,  6,  8, 10,  7,  9, 11])
>>> a.ravel(order='K')
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

Python - NumPy Code Editor:

Предыдущая: Изменение формы массива reshape ()
Далее: ndarray.flat ()