Модуль numpy Python надає функцію під назвою numpy.ravel, яка використовується для зміни двовимірного масиву або багатовимірного масиву на безперервний плоский масив. Повернений масив має той самий тип даних, що й вихідний масив або вхідний масив. Якщо вхідний масив є маскованим масивом, повернутий масив також буде маскованим масивом.
Синтаксис:
numpy.ravel(x, order='C')
Параметри:
x: array_like
ціле число в рядок java
Цей параметр визначає вхідний масив, який ми хочемо змінити на безперервний зведений масив. Елементи масиву зчитуються в порядку, визначеному параметром order, і упаковуються як 1-D масив.
порядок: {'C','F', 'A', 'K'}(необов'язково)
Якщо ми встановимо параметр порядку на «C», це означає, що масив буде зведений у порядку старших рядків. Якщо встановлено «F», масив буде зведений у порядку основних стовпців. Масив вирівнюється в порядку головних стовпців, лише якщо «A» є безперервним у пам’яті Fortran і коли ми встановлюємо параметр порядку на «A». Останнім порядком є 'K', який вирівнює масив у тому самому порядку, в якому елементи зустрічалися в пам'яті. За замовчуванням цей параметр має значення «C».
стандартне відхилення панд
Повернення:
Ця функція повертає безперервний зведений масив із тим самим типом даних, що й вхідний масив, і має форму, рівну ( x.size ).
приклад 1:
import numpy as np x = np.array([[1, 3, 5], [11, 35, 56]]) y=np.ravel(x) y
Вихід:
array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56])
У наведеному вище коді
- Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
- Ми створили масив 'x' за допомогою функції np.array().
- Ми оголосили змінну y та присвоїли їй значення, яке повертає функція np.ravel().
- Ми пройшли масив 'x' у функції.
- Нарешті, ми спробували надрукувати значення і .
У вихідних даних значення масиву відображаються у вигляді безперервного зведеного масиву.
приклад 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
Вихід:
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])
приклад 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
Вихід:
js багаторядковий рядок
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])
У наведеному вище коді
- Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
- Ми створили масив 'x' за допомогою функції np.arange().
- Ми змінили його форму та поміняли вісь за допомогою переформувати() і np.swapaxes() функція.
- Ми оголосили змінні y, z і q і присвоїли значення, що повертається функцією np.ravel().
- Ми пройшли масив 'x' і порядок C , К , і А у функції.
- Нарешті, ми спробували надрукувати значення і .
У вихідних даних значення масиву відображаються у вигляді безперервного зведеного масиву.