使用NumPy在Python中扁平化一个矩阵

让我们讨论一下如何在Python中使用NumPy平铺矩阵。通过使用ndarray.flatten()函数，我们可以在Python中把一个矩阵平铺到一个维度。

语法: numpy_array.flatten(order=’C’)

顺序。’C’表示以行为主进行平移。’F’表示以列为主进行平移。’A’表示如果a在内存中是Fortran连续的，则以列为主进行平移，否则以行为主进行平移。’K’表示按照元素在内存中出现的顺序平移a。默认是’C’。

返回：扁平化的一维矩阵

示例 1:

# importing numpy as np
import numpy as np
  
# declare matrix with np
gfg = np.array([[2, 3], [4, 5]])
  
# using array.flatten() method
flat_gfg = gfg.flatten()
print(flat_gfg)

输出:

[2 3 4 5]

示例 2:

# importing numpy as np
import numpy as np
  
# declare matrix with np
gfg = np.array([[6, 9], [8, 5], [18, 21]])
  
# using array.flatten() method
gfg.flatten()

输出:

array([ 6,  9,  8,  5, 18, 21])

示例 3:

# importing numpy as np
import numpy as np
  
# declare matrix with np
gfg = np.array([[6, 9, 12], [8, 5, 2], [18, 21, 24]])
  
# using array.flatten() method
flat_gfg = gfg.flatten(order='A')
print(flat_gfg)

输出: