ב-Python, במקרים מסוימים, אנו זקוקים למערך חד-ממדי ולא למערך דו-ממדי או רב-ממדי. למטרה זו, מודול numpy מספק פונקציה הנקראת numpy.ndarray.flatten(), מה שמחזיר עותק של המערך באחד ממדי ולא בדו מימד או במערך רב מימדי.
תחביר
ndarray.flatten(order='C')
פרמטרים:
סדר: {'C', 'F', 'A', 'K'}(אופציונלי)
אם אנו מגדירים את פרמטר הסדר ל-'C', זה אומר שהמערך משוטח בסדר שורה ראשי. אם 'F' מוגדר, המערך ישטוח בסדר עמודה מרכזי. המערך מושטח בסדר עמודה מרכזי רק כאשר 'a' הוא Fortran רציף בזיכרון, וכאשר אנו מגדירים את פרמטר הסדר ל-'A'. הסדר האחרון הוא 'K', שמשטחים את המערך באותו סדר שבו התרחשו האלמנטים בזיכרון. כברירת מחדל, פרמטר זה מוגדר ל'C'.
החזרות:
y: ndarray
פונקציה זו מחזירה עותק של מערך המקור, אשר משוטח לחד מימדי.
אילו חודשים הם q1
דוגמה 1:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten() b
תְפוּקָה:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
בקוד למעלה
- ייבאנו numpy עם שם הכינוי np.
- יצרנו מערך רב מימדי 'a' באמצעות מַעֲרָך() פוּנקצִיָה.
- הכרזנו על המשתנה 'b' והקצינו את הערך המוחזר של לְשַׁטֵחַ() פוּנקצִיָה.
- לבסוף, ניסינו להדפיס את הערך של 'ב' .
בפלט, הוא מראה ndarray, המכיל אלמנטים של המערך הרב-ממדי לתוך 1-D.
דוגמה 2:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('C') b
תְפוּקָה:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
בקוד למעלה
- ייבאנו numpy עם שם הכינוי np.
- יצרנו מערך רב מימדי 'a' באמצעות מַעֲרָך() פוּנקצִיָה.
- הכרזנו על המשתנה 'b' והקצינו את הערך המוחזר של לְשַׁטֵחַ() פוּנקצִיָה.
- השתמשנו בסדר 'C' בפונקציה.
- לבסוף, ניסינו להדפיס את הערך של 'ב' .
בפלט, הוא מראה ndarray, המכיל אלמנטים של המערך הרב-ממדי לתוך 1-D.
דוגמה 3:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('F') b
תְפוּקָה:
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
דוגמה 4:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('A') b
תְפוּקָה:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
דוגמה 5:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('K') b
תְפוּקָה:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])