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

ndarray.flatten(order='C')

参数

order – ‘C’、’F’、’A’、’K’（可选）

• 当我们将order参数设置为 ‘C,’ 数组按行主顺序展平。

• 当设置为’F’时，数组按列主顺序展平。

• 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-

• 使用import关键字导入numpy模块并使用示例名称(np)。

• 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。

• 打印给定的输入2-D矩阵。

• 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。

• 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-

#使用别名导入numpy模块
import numpy as np

#使用numpy.array()函数创建2-D(2x2) numpy矩阵
inputMatrix = np.array([[3, 5], [4, 8]])

#打印输入的2D矩阵
print("输入numpy矩阵：")
print(inputMatrix)

#将2D矩阵展平为1维矩阵
flattenMatrix = inputMatrix.flatten()

#打印结果的展平矩阵
print("展平后的矩阵结果：")
print(flattenMatrix)

输出结果

执行上述程序将生成以下输出-

输入numpy矩阵：
[[3 5]
[4 8]]
展平后的矩阵结果：
[3 5 4 8]

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-

• 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。

• 打印给定的输入4维矩阵。

• 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。

• 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。

• 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 −

# 导入带有别名名称的 numpy 模块
import numpy as np

# 创建一个 4 维（4x4）numpy 矩阵
inputMatrix = np.array([[1, 2, 3, 97],
   [4, 5, 6, 98],
   [7, 8, 9, 99],
   [10, 11, 12, 100]])

# 获取矩阵的元素总数
matrixSize = len(inputMatrix) * len(inputMatrix)

# 打印输入的 4D 矩阵
print("The input numpy matrix:")
print(inputMatrix)

# 将数组重新整形并将 4D 矩阵展平为一维矩阵

# 这里 (1,matrixSize(16)) 表示 1 行和 16 列（元素的数量）
flattenMatrix= np.reshape(inputMatrix, (1, matrixSize))

# 打印结果的展平矩阵
print("Resultant flattened matrix:")
print(flattenMatrix)

输出

执行以上程序，将会产生以下结果 −

The input numpy matrix:
[[  1   2   3  97]
 [  4   5   6  98]
 [  7   8   9  99]
 [ 10  11  12 100]]
Resultant flattened matrix:
[[  1   2   3  97   4   5   6  98   7   8   9  99  10  11  12 100]]

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 −

• 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。

• 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 −

# 导入NumPy模块并设置别名
import numpy as np

# 使用matrix()方法创建一个NumPy矩阵（4x4矩阵）
inputMatrix = np.matrix('[11, 1, 8, 2; 11, 3, 9 ,1; 1, 2, 3, 4; 9, 8, 7, 6]')

# 打印输入的4D矩阵
print("输入的numpy矩阵:")
print(inputMatrix)

# 将4D矩阵压缩为一维矩阵
flattenMatrix = inputMatrix.flatten()

# 打印压缩后的结果矩阵
print("压缩后的结果矩阵:")
print(flattenMatrix)

输出结果

在执行上述程序后，将生成以下输出结果 –

输入的numpy矩阵:
[[11  1  8  2]
 [11  3  9  1]
 [ 1  2  3  4]
 [ 9  8  7  6]]
压缩后的结果矩阵:
[[11  1  8  2 11  3  9  1  1  2  3  4  9  8  7  6]]

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。