Python Numpy recarray.ravel()函数
在numpy中,数组可以有一个包含字段的数据类型,类似于电子表格中的列。一个例子是[(a, int), (b, float)] ,其中数组中的每个条目是一对(int, float)。通常情况下,这些属性使用字典查询,如arr[‘a’] 和 arr[‘b’] 。记录数组允许字段作为数组的成员被访问,使用arr.a和arr.b。
numpy.recarray.ravel()函数返回连续的扁平化记录数组,即包含所有输入数组元素的一维数组,并且与之类型相同。
语法: numpy.recarray.ravel([order])
参数:
order : [‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’, 可选]
- ‘C’意味着以行为主的C型顺序对元素进行索引,最后一个轴的索引变化最快,返回到第一个轴的索引变化最慢。
- ‘F’是指按照Fortran风格的列主要顺序对元素进行索引,第一个索引变化最快,而最后一个索引变化最慢。
- ‘A’意味着如果a在内存中是Fortran连续的,则以类似Fortran的索引顺序读取元素,否则以类似C的顺序。
- K “意味着按照元素在内存中出现的顺序来读取它们,除了在跨度为负数时将数据反转。
默认情况下,使用 “C “索引顺序。
返回 : [array_like] 扁平化的数组,其类型与输入数组相同,并按照选择的顺序排列。
代码#1:
# Python program explaining
# numpy.recarray.ravel() method
# importing numpy as geek
import numpy as geek
# creating input array with 2 different field
in_arr = geek.array([[(5.0, 2), (3.0, -4), (6.0, 9)],
[(9.0, 1), (5.0, 4), (-12.0, -7)]],
dtype =[('a', float), ('b', int)])
print ("Input array : ", in_arr)
# convert it to a record array,
# using arr.view(np.recarray)
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray)
print("Record array of float: ", rec_arr.a)
print("Record array of int: ", rec_arr.b)
# applying recarray.ravel methods
# to float record array
out_arr = rec_arr.a.ravel()
print ("Output flattenrd float array : ", out_arr)
# applying recarray.ravel methods
# to int record array
out_arr = rec_arr.b.ravel()
print ("Output flattenrd int array : ", out_arr)
输出:
Input array : [[( 5., 2) ( 3., -4) ( 6., 9)]
[( 9., 1) ( 5., 4) (-12., -7)]]
Record array of float: [[ 5. 3. 6.]
[ 9. 5. -12.]]
Record array of int: [[ 2 -4 9]
[ 1 4 -7]]
Output flattenrd float array : [ 5. 3. 6. 9. 5. -12.]
Output flattenrd int array : [ 2 -4 9 1 4 -7]
代码#2:
我们正在对整个记录数组应用numpy.recarray.ravel()。
# Python program explaining
# numpy.recarray.ravel() method
# importing numpy as geek
import numpy as geek
# creating input array with 2 different field
in_arr = geek.array([[(5.0, 2), (3.0, 4), (6.0, -7)],
[(9.0, 1), (6.0, 4), (-2.0, -7)]],
dtype =[('a', float), ('b', int)])
print ("Input array : ", in_arr)
# convert it to a record array,
# using arr.view(np.recarray)
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray)
# applying recarray.ravel methods to record array
out_arr = rec_arr.ravel()
print ("Output array : ", out_arr)
输出:
Input array : [[( 5., 2) ( 3., 4) ( 6., -7)]
[( 9., 1) ( 6., 4) (-2., -7)]]
Output array : [( 5., 2) ( 3., 4) ( 6., -7) ( 9., 1) ( 6., 4) (-2., -7)]