Das Numpy-Modul von Python stellt eine Funktion namens Numpy.ravel bereit, mit der ein zweidimensionales Array oder ein mehrdimensionales Array in ein zusammenhängendes, abgeflachtes Array umgewandelt werden kann. Das zurückgegebene Array hat denselben Datentyp wie das Quellarray oder das Eingabearray. Wenn das Eingabearray ein maskiertes Array ist, ist das zurückgegebene Array ebenfalls ein maskiertes Array.
Syntax:
numpy.ravel(x, order='C')
Parameter:
x: array_like
Dieser Parameter definiert das Eingabearray, das wir in ein zusammenhängendes abgeflachtes Array ändern möchten. Die Array-Elemente werden in der durch den Order-Parameter angegebenen Reihenfolge gelesen und als 1-D-Array gepackt.
Reihenfolge: {'C','F', 'A', 'K'}(optional)
Wenn wir den Bestellparameter auf „C“ setzen, bedeutet dies, dass das Array in der Reihenfolge der Hauptzeilen abgeflacht wird. Wenn „F“ festgelegt ist, wird das Array in der Reihenfolge der Hauptspalten reduziert. Das Array wird nur dann in der Hauptspaltenreihenfolge abgeflacht, wenn „A“ Fortran im Speicher zusammenhängend ist und wir den Ordnungsparameter auf „A“ setzen. Die letzte Reihenfolge ist „K“, wodurch das Array in derselben Reihenfolge reduziert wird, in der die Elemente im Speicher aufgetreten sind. Standardmäßig ist dieser Parameter auf „C“ eingestellt.
Kehrt zurück:
Diese Funktion gibt ein zusammenhängendes Flatten-Array mit demselben Datentyp wie ein Eingabearray zurück und hat die Form ( x.Größe ).
Beispiel 1:
import numpy as np x = np.array([[1, 3, 5], [11, 35, 56]]) y=np.ravel(x) y
Ausgabe:
array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56])
Im obigen Code
- Wir haben numpy mit dem Aliasnamen np importiert.
- Wir haben ein Array erstellt 'X' mit der Funktion np.array().
- Wir haben die Variable y deklariert und den zurückgegebenen Wert der Funktion np.ravel() zugewiesen.
- Wir haben das Array übergeben 'X' in der Funktion.
- Zuletzt haben wir versucht, den Wert von auszudrucken Und .
In der Ausgabe werden die Werte des Arrays in einem zusammenhängenden, abgeflachten Array angezeigt.
Beispiel 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
Ausgabe:
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])
Beispiel 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
Ausgabe:
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])
Im obigen Code
- Wir haben numpy mit dem Aliasnamen np importiert.
- Wir haben ein Array erstellt 'X' mit der Funktion np.arange().
- Wir haben seine Form geändert und die Achse mit dem vertauscht umformen() Und np.swapaxes() Funktion.
- Wir haben die Variablen y, z und q deklariert und den zurückgegebenen Wert der Funktion np.ravel() zugewiesen.
- Wir haben das Array übergeben 'X' und Ordnung C , K , Und A in der Funktion.
- Zuletzt haben wir versucht, den Wert von auszudrucken Und .
In der Ausgabe werden die Werte des Arrays in einem zusammenhängenden, abgeflachten Array angezeigt.