Các hàm Ravel [] và Flatten [] từ Numpy là hai kỹ thuật mà tôi sẽ thử ở đây. Tôi sẽ muốn thêm vào các bài viết được thực hiện bởi Joe, Siraj, Bubble và Kevad.
Ravel:
A = M.ravel[]
print A, A.shape
>>> [1 2 3 4] [4,]
Flatten:
M = np.array[[[1], [2], [3], [4]]]
A = M.flatten[]
print A, A.shape
>>> [1 2 3 4] [4,]
6 nhanh hơn, vì đây là hàm cấp thư viện không tạo ra bất kỳ bản sao nào của mảng. Tuy nhiên, bất kỳ thay đổi nào trong Array A sẽ tự chuyển đến mảng m ban đầu nếu bạn đang sử dụng import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
6., since it is a library level function which does not make any copy of the array. However, any change in array A will carry itself over to the original array M if you are using import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
6.import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
8 chậm hơn import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
6. Nhưng nếu bạn đang sử dụng import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
8 để tạo A, thì các thay đổi trong A sẽ không được chuyển sang mảng ban đầu M.. But if you are using import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
%timeit M.ravel[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 309 ns per loop
%timeit M.flatten[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 650 ns per loop
%timeit M.reshape[-1]
>>> 1000000 loops, best of 3: 755 ns per loop
%timeit np.squeeze[M]
>>> 1000000 loops, best of 3: 886 ns per loop
Được tạo ra: Tháng 4-19, 2021 | Cập nhật: Tháng 8 đến 10 tháng 8 năm 2021 Numpy có nhiều chức năng và các lớp có sẵn để thực hiện các hoạt động khác nhau trên ma trận. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ học cách chuyển đổi ma trận thành một mảng trong Numpy. Sử dụng chức năng
8 để chuyển đổi ma trận thành một mảngimport numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
6 để chuyển đổi ma trận thành một mảngimport numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
7 để chuyển đổi ma trận thành một mảng[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Sử dụng chức năng
8 để chuyển đổi ma trận thành một mảngimport numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
6 để chuyển đổi ma trận thành một mảngimport numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
Sử dụng chức năng
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Numpy có nhiều chức năng và các lớp có sẵn để thực hiện các hoạt động khác nhau trên ma trận.
import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
Output:
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ học cách chuyển đổi ma trận thành một mảng trong Numpy.
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
import numpy as np
arr = np.matrix[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
arr_d = [np.asarray[arr]].flatten[]
print[arr_d]
Output:
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Sử dụng chức năng import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
6 để chuyển đổi ma trận thành một mảng
import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
Sử dụng chức năng
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Tuy nhiên, hàm
import numpy as np
arr = np.matrix[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
arr_d = [np.asarray[arr]].flatten[]
print[arr_d]
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
import numpy as np
arr = np.matrix[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
arr_d = [np.asarray[arr]].flatten[]
print[arr_d]
Trong mã sau, chúng tôi sẽ sử dụng chức năng này để chuyển đổi ma trận.
import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.ravel[]]
Output:
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Sử dụng chức năng [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
7 để chuyển đổi ma trận thành một mảng
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
import numpy as np
arr = np.matrix[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
arr_d = [np.asarray[arr]].flatten[]
print[arr_d]
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Ví dụ,
import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.reshape[-1]]
Output:
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
cho j trong phạm vi [cột]:. hàng = []. Đối với tôi trong phạm vi [hàng]:. Làm thế nào để bạn chuyển đổi một đối tượng thành một mảng trong Python? Đầu tiên, nhập mô -đun Numpy, Mô -đun Python sườn Numpy cung cấp chức năng thành viên trong ndarray để làm phẳng nội dung của nó, tức là chuyển đổi mảng của bất kỳ hình dạng nào thành một mảng 1D phẳng 1D, Thông số: Đầu ra: Đặt hàng: Thứ tự trong đó các mục từ mảng numpy sẽ được đọc.
1M = np.array[[[1], [2], [3], [4]]]
A = M.flatten[]
print A, A.shape
>>> [1 2 3 4] [4,]
2M = np.array[[[1], [2], [3], [4]]]
A = M.flatten[]
print A, A.shape
>>> [1 2 3 4] [4,]
3M = np.array[[[1], [2], [3], [4]]]
A = M.flatten[]
print A, A.shape
>>> [1 2 3 4] [4,]
4M = np.array[[[1], [2], [3], [4]]]
A = M.flatten[]
print A, A.shape
>>> [1 2 3 4] [4,]
M = np.array[[[1], [2], [3], [4]]]
A = M.flatten[]
print A, A.shape
>>> [1 2 3 4] [4,]
Đầu ra:
M = np.array[[[1], [2], [3], [4]]]
A = M.flatten[]
print A, A.shape
>>> [1 2 3 4] [4,]
‘C,: Đọc các mục từ hàng mảng khôn ngoan, tức là sử dụng thứ tự chỉ mục giống C.
M = np.array[[[1], [2], [3], [4]]]
A = M.flatten[]
print A, A.shape
>>> [1 2 3 4] [4,]
Đầu ra:
M = np.array[[[1], [2], [3], [4]]]
A = M.flatten[]
print A, A.shape
>>> [1 2 3 4] [4,]
‘F,: Đọc các mục từ cột mảng khôn ngoan, tức là sử dụng thứ tự chỉ mục giống như Fortran.
‘A,: Đọc các mục từ mảng dựa trên thứ tự bộ nhớ của các mục
Nó trả về một bản sao của mảng đầu vào nhưng trong hình dạng phẳng, tức là mảng 1D. Hãy để hiểu điều này với một số ví dụ,
Quảng cáo
M = np.array[[[1], [2], [3], [4]]]
A = M.flatten[]
print A, A.shape
>>> [1 2 3 4] [4,]
Giả sử chúng ta có một mảng hoặc ma trận 2D,
%timeit M.ravel[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 309 ns per loop
%timeit M.flatten[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 650 ns per loop
%timeit M.reshape[-1]
>>> 1000000 loops, best of 3: 755 ns per loop
%timeit np.squeeze[M]
>>> 1000000 loops, best of 3: 886 ns per loop
Đầu ra:
%timeit M.ravel[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 309 ns per loop
%timeit M.flatten[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 650 ns per loop
%timeit M.reshape[-1]
>>> 1000000 loops, best of 3: 755 ns per loop
%timeit np.squeeze[M]
>>> 1000000 loops, best of 3: 886 ns per loop
Hãy sử dụng điều này để chuyển đổi một mảng hoặc ma trận 2D thành một mảng Numpy 1D phẳng mới,
%timeit M.ravel[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 309 ns per loop
%timeit M.flatten[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 650 ns per loop
%timeit M.reshape[-1]
>>> 1000000 loops, best of 3: 755 ns per loop
%timeit np.squeeze[M]
>>> 1000000 loops, best of 3: 886 ns per loop
Đầu ra:
%timeit M.ravel[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 309 ns per loop
%timeit M.flatten[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 650 ns per loop
%timeit M.reshape[-1]
>>> 1000000 loops, best of 3: 755 ns per loop
%timeit np.squeeze[M]
>>> 1000000 loops, best of 3: 886 ns per loop
Hàm Flatten [] luôn trả về một bản sao phẳng của mảng đầu vào. Vì vậy, bất kỳ thay đổi nào được thực hiện trong mảng 1D mới này sẽ không ảnh hưởng đến mảng 2D ban đầu. Ví dụ, ví dụ,
Chúng tôi đã sửa đổi mảng phẳng bằng cách thay đổi giá trị tại INDEX 0. Nhưng thay đổi này đã không ảnh hưởng đến mảng đầu vào ban đầu.
Biết thêm về chức năng Flatten [].
Chuyển đổi mảng 2D numpy thành mảng 1D bằng cách sử dụng numpy.ravel []
Mô-đun Numpy Python cung cấp chức năng tích hợp chấp nhận phần tử giống như mảng làm tham số và trả về chế độ xem 1D phẳng của mảng đầu vào,
input_arr có thể có bất kỳ hình dạng nào, nhưng hàm numpy.ravel [] trả về chế độ xem 1D của nó. Hãy để sử dụng nó để chuyển đổi mảng 2D của chúng tôi thành mảng 1D,
- Trong hầu hết các kịch bản, Ravel [] trả về chế độ xem của mảng đầu vào. Do đó, nếu chúng ta thực hiện bất kỳ thay đổi nào trong mảng 1D được trả về thì nó cũng sẽ được phản ánh trong mảng đầu vào ban đầu. Ví dụ,
- Chúng tôi đã sửa đổi phần tử thứ 2 trong mảng 1D nhưng nó cũng sửa đổi mảng đầu vào 2D ban đầu.
- Đặt hàng: Thứ tự trong đó các mục từ mảng đầu vào sẽ được sử dụng.
Nó trả về một đối tượng Chế độ xem mới [nếu có thể, nếu không, hãy trả về một bản sao] của mảng với hình dạng mới.
Hãy để sử dụng nó để chuyển đổi mảng 2D hoặc ma trận của chúng tôi thành mảng 1D,
%timeit M.ravel[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 309 ns per loop
%timeit M.flatten[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 650 ns per loop
%timeit M.reshape[-1]
>>> 1000000 loops, best of 3: 755 ns per loop
%timeit np.squeeze[M]
>>> 1000000 loops, best of 3: 886 ns per loop
Đầu ra:
M = np.array[[[1], [2], [3], [4]]]
A = M.flatten[]
print A, A.shape
>>> [1 2 3 4] [4,]
Vì có tổng số 9 phần tử [3x3] trong mảng đầu vào 2D, do đó chúng tôi đã vượt qua 9 là đối số thứ hai trong hàm định hình lại []. Nếu bạn vượt qua kích thước sai trong hàm định hình lại [], tức là kích thước không tương thích thì nó sẽ tăng giá trị. Ví dụ: nếu chúng ta cố gắng chuyển đổi mảng ma trận 3x3 / 2D thành một mảng 1D có hình / kích thước 7 thì nó sẽ gây ra lỗi,
%timeit M.ravel[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 309 ns per loop
%timeit M.flatten[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 650 ns per loop
%timeit M.reshape[-1]
>>> 1000000 loops, best of 3: 755 ns per loop
%timeit np.squeeze[M]
>>> 1000000 loops, best of 3: 886 ns per loop
Lỗi:
%timeit M.ravel[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 309 ns per loop
%timeit M.flatten[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 650 ns per loop
%timeit M.reshape[-1]
>>> 1000000 loops, best of 3: 755 ns per loop
%timeit np.squeeze[M]
>>> 1000000 loops, best of 3: 886 ns per loop
Do đó, cần phải vượt qua kích thước chính xác.
Numpy.Reshape [] và -1 Kích thước
Nhưng có thể có các kịch bản khi mảng đầu vào quá lớn và đa chiều hoặc chúng tôi chỉ không biết tổng số phần tử trong mảng đầu vào. Nhưng chúng tôi muốn chuyển đổi nó thành một mảng 1D. Trong các kịch bản như vậy, chúng ta có thể vượt qua kích thước là -1,
%timeit M.ravel[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 309 ns per loop
%timeit M.flatten[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 650 ns per loop
%timeit M.reshape[-1]
>>> 1000000 loops, best of 3: 755 ns per loop
%timeit np.squeeze[M]
>>> 1000000 loops, best of 3: 886 ns per loop
Đầu ra:
%timeit M.ravel[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 309 ns per loop
%timeit M.flatten[]
>>> 1000000 loops, best of 3: 650 ns per loop
%timeit M.reshape[-1]
>>> 1000000 loops, best of 3: 755 ns per loop
%timeit np.squeeze[M]
>>> 1000000 loops, best of 3: 886 ns per loop
Vì có tổng số 9 phần tử [3x3] trong mảng đầu vào 2D, do đó chúng tôi đã vượt qua 9 là đối số thứ hai trong hàm định hình lại []. Nếu bạn vượt qua kích thước sai trong hàm định hình lại [], tức là kích thước không tương thích thì nó sẽ tăng giá trị. Ví dụ: nếu chúng ta cố gắng chuyển đổi mảng ma trận 3x3 / 2D thành một mảng 1D có hình / kích thước 7 thì nó sẽ gây ra lỗi,
Lỗi:
Do đó, cần phải vượt qua kích thước chính xác.
import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
Đầu ra:
import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
Vì có tổng số 9 phần tử [3x3] trong mảng đầu vào 2D, do đó chúng tôi đã vượt qua 9 là đối số thứ hai trong hàm định hình lại []. Nếu bạn vượt qua kích thước sai trong hàm định hình lại [], tức là kích thước không tương thích thì nó sẽ tăng giá trị. Ví dụ: nếu chúng ta cố gắng chuyển đổi mảng ma trận 3x3 / 2D thành một mảng 1D có hình / kích thước 7 thì nó sẽ gây ra lỗi,
import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
Đầu ra:
import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
Vì có tổng số 9 phần tử [3x3] trong mảng đầu vào 2D, do đó chúng tôi đã vượt qua 9 là đối số thứ hai trong hàm định hình lại []. Nếu bạn vượt qua kích thước sai trong hàm định hình lại [], tức là kích thước không tương thích thì nó sẽ tăng giá trị. Ví dụ: nếu chúng ta cố gắng chuyển đổi mảng ma trận 3x3 / 2D thành một mảng 1D có hình / kích thước 7 thì nó sẽ gây ra lỗi,
Lỗi:
Do đó, cần phải vượt qua kích thước chính xác.
import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]
Đầu ra:
import numpy as np
arr = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]
print[arr.flatten[]]