En este artículo, exploraremos la sintaxis, la definición y el uso de la función NumPy `ndarray.flatten()`. Proporcionaremos una explicación completa junto con un ejemplo ilustrativo para mejorar la comprensión.
numpy.ndarray.flatten()> Sintaxis de función
numpy.ndarray.flatten()> La función devuelve una copia de la matriz colapsada en una dimensión.
Sintaxis: numpy.orden.aplanar(orden='C')
Parámetros:
- orden : [{'C', 'F', 'A', 'K'}, opcional] 'C' significa aplanar en orden de fila principal (estilo C). 'F' significa aplanar en orden de columna principal (estilo Fortran). 'A' significa aplanar en el orden de la columna principal si a es Fortran contiguo en la memoria, en el orden de la fila principal en caso contrario. 'K' significa aplanar a en el orden en que aparecen los elementos en la memoria. El valor predeterminado es 'C'.
Devolver : [ndarray] Una copia de la matriz de entrada, aplanada a una dimensión.
What is numpy.ndarray.flatten()> ¿Función en Python?
Elnumpy.ndarray.flatten()>funcionar en Pitón es un método proporcionado por el NumPy biblioteca, que se utiliza ampliamente para operaciones numéricas y de matrices. Esta función está diseñada específicamente para matrices NumPy (ndarrays) y sirve para devolver una copia aplanada de la matriz de entrada. El término aplanado implica que la matriz resultante es una representación unidimensional del original, desentrañando cualquier dimensión anidada.
numpy.ndarray.flatten()> Ejemplos de funciones
Hay varios ejemplos de numpy.ndarray.flatten()> función, aquí estamos discutiendo algunos ejemplos de uso general de numpy.ndarray.flatten()> Función que siguen.
- Función de aplanamiento de Numpy
- numpy.ndarray.flatten() en orden Fortran
- Concatenar matrices aplanadas
- Inicializar una matriz aplanada con ceros
- Encuentre el valor máximo en una matriz aplanada
Función de aplanamiento de Numpy
En este ejemplo, el código utiliza la biblioteca numpy para crear una matriz 2D 'arr'. Luego, la función `flatten()` se aplica a “arr”, convirtiéndola en una matriz 1D “gfg”, que se imprime. El resultado es una versión aplanada de la matriz 2D original.
Python3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr>=> geek.array([[>5>,>6>], [>7>,>8>]])> gfg>=> arr.flatten()> print>( gfg )> |
diferencia entre dos cadenas python
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Producción :
[5 6 7 8]>
numpy.ndarray.flatten() en orden Fortran
En este ejemplo, este código utiliza la biblioteca NumPy para crear una matriz 'arr' de 2 × 2. Luego se aplica la función `aplanar('F')` para aplanar la matriz en orden de columna principal ('F') y se imprime el resultado.
Python3
# importing numpy as geek> import> numpy as geek> arr>=> geek.array([[>5>,>6>], [>7>,>8>]])> gfg>=> arr.flatten(>'F'>)> print>( gfg )> |
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Producción :
[5 6 7 8]>
Concatenar matrices aplanadas
En este ejemplo, el código usa NumPy para crear dos matrices 2D, `array1` y `array2`. Luego aplana ambas matrices y las concatena en una única matriz 1D llamada `concatenated_array`. Finalmente, imprime las matrices originales y el resultado concatenado.
Python3
import> numpy as np> # Create two 2D arrays> array1>=> np.array([[>1>,>2>,>3>], [>4>,>5>,>6>]])> array2>=> np.array([[>7>,>8>,>9>], [>10>,>11>,>12>]])> # Flatten the arrays and concatenate them> concatenated_array>=> np.concatenate((array1.flatten(), array2.flatten()))> print>(>'Array 1:'>)> print>(array1)> print>(>'
Array 2:'>)> print>(array2)> print>(>'
Concatenated Array:'>)> print>(concatenated_array)> |
>
>
Producción :
Array 1: [[1 2 3] [4 5 6]] Array 2: [[ 7 8 9] [10 11 12]] Concatenated Array: [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]>
Inicializar una matriz aplanada con ceros
En este ejemplo, el código utiliza la biblioteca NumPy para crear una matriz 2D llamada `original_array`. Luego aplana esta matriz y crea una nueva matriz aplanada llamada `flattened_zeros` con la misma forma, inicializada con ceros. Finalmente, imprime tanto la matriz 2D original como la matriz aplanada llena de ceros.
Python3
import> numpy as np> # Create a 2D array> original_array>=> np.array([[>1>,>2>,>3>],> >[>4>,>5>,>6>]])> # Flatten the array and initialize a new flattened array with zeros> flattened_zeros>=> np.zeros_like(original_array.flatten())> print>(>'Original Array:'>)> print>(original_array)> print>(>'
Flattened Zeros Array:'>)> print>(flattened_zeros)> |
>
>
Producción :
Original Array: [[1 2 3] [4 5 6]] Flattened Zeros Array: [0 0 0 0 0 0]>
Encuentre el valor máximo en una matriz aplanada
En este ejemplo, el código usa NumPy para crear una matriz de 3 × 3 llamada `original_array`. Luego aplana la matriz, encuentra el valor máximo en la versión aplanada e imprime la matriz original junto con el valor máximo.
Python3
¿Qué tamaño tiene la pantalla de mi monitor?
import> numpy as np> # Create a 3x3 array> original_array>=> np.array([[>4>,>12>,>8>],> >[>5>,>9>,>10>],> >[>7>,>6>,>11>]])> # Flatten the array and find the maximum value> max_value>=> original_array.flatten().>max>()> print>(>'Original Array:'>)> print>(original_array)> print>(>'
Maximum Value in Flattened Array:'>, max_value)> |
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Producción:
Original Array: [[ 4 12 8] [ 5 9 10] [ 7 6 11]] Maximum Value in Flattened Array : 12>