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)]