极客教程如何在Python中使用NumPy展平矩阵？
在本文中，我们将向您展示如何在Python中使用NumPy库展平矩阵。
numpy.ndarray.flatten()函数
numpy模块包括一个名为 numpy.ndarray.flatten() 的函数，它返回一个一维副本，而不是二维或多维数组。
简单地说，我们可以说它将矩阵展平为一维。
语法
参数
order – ‘C’、’F’、’A’、’K’（可选）
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当我们将order参数设置为 ‘C,’ 数组按行主顺序展平。
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当设置为’F’时，数组按列主顺序展平。
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仅当’a’在内存中连续并且将order参数设置为’A’时，数组才按列主顺序展开。最终顺序为’K’，按照元素在内存中出现的顺序展开数组。默认情况下，此参数设置为’C’。
返回值 – 返回展平的1-D矩阵
方法1-展平np.array()类型的2×2 NumPy矩阵
算法（步骤）
以下是执行所需任务的算法/步骤-
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使用import关键字导入numpy模块并使用示例名称(np)。
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使用numpy.array()函数(返回一个ndarray。ndarray是满足给定要求的数组对象)，通过将2-D数组(2rows，2columns)作为参数传递来创建numpy数组。
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打印给定的输入2-D矩阵。
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在输入矩阵上应用flatten()函数(将矩阵展平为1维)，在numpy模块上展平输入2D矩阵以展平输入矩阵。
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打印以输入矩阵为基础的展平矩阵。
例子
以下程序使用flatten()函数将给定的输入2-D矩阵展平为1-D矩阵并返回它-
输出结果
执行上述程序将生成以下输出-
方法2-使用reshape()函数展平
算法（步骤）
以下是执行所需任务的算法/步骤-
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使用 numpy.array()函数 （返回满足所给要求的数组对象），通过将4维数组（4 行，4列）作为参数传递给它，创建一个 NumPy 数组。
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打印给定的输入4维矩阵。
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通过将 NumPy 数组的长度相乘来计算矩阵的元素数。这些值给出所需的列数。
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使用 reshape()函数 （重新整形一个数组，而不影响其数据），将数组重新整形，并将输入矩阵（4D）展平为一维矩阵。
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输出输入矩阵的展平结果。
示例
以下程序使用reshape()函数将给定的输入4D矩阵展平为1D矩阵，并返回它 −
输出
执行以上程序，将会产生以下结果 −
方法 3 − 将 np.matrix() 类型的 4×4 Numpy 矩阵展平
算法（步骤）
以下是执行所需任务的算法/步骤 −
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使用 numpy.matrix()函数 （从数据字符串或类似数组的对象返回矩阵。所得到的矩阵是一种专门的 4D 数组），通过将4维数组（4 行，4 列）作为参数传递给它，创建一个 NumPy 矩阵。
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输出输入矩阵的展平结果。
示例
以下程序使用 flatten() 函数将给定的输入 4D 矩阵展平为一维矩阵，并返回它 −
输出结果
在执行上述程序后，将生成以下输出结果 –
结论
在本文中，我们学习了如何使用三个不同的示例在python中压缩矩阵。我们学习了如何使用两种不同的方法（numpy.array()和NumPy.matrix()）在NumPy中取一个矩阵。我们还学习了如何使用reshape函数压缩矩阵。