numpy-reshape-flatten-multidimensional-arrays

编辑日期: 2024-11-28 文章阅读: 次

重塑和展平多维数组

本节介绍.flatten()，ravel() 有两种常用的展平数组的方法：.flatten() 和.ravel()。两者之间的主要区别在于，使用ravel()创建的新数组实际上是对父数组的引用（即“视图”）。这意味着对新数组的任何更改也将影响父数组。因为ravel不创建拷贝，所以它的内存效率很高。

如果从这个数组开始：

>>> x = np.array([[1 , 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

可以使用“flatten”将数组展平为1D阵列

>>> x.flatten()
array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12])

使用“flatten”时，对新数组的更改不会更改父数组。

>>> a1 = x.flatten()
>>> a1[0] = 99
>>> print(x)  # Original array
[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]
>>> print(a1)  # New array
[99  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]

但是使用ravel时，对新数组所做的更改将影响父数组。例如：

>>> a2 = x.ravel()
>>> a2[0] = 98
>>> print(x)  # Original array
[[98  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]
>>> print(a2)  # New array
[98  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]