Python中flatten( ),matrix.A用法說(shuō)明
flatten()函數(shù)用法
flatten是numpy.ndarray.flatten的一個(gè)函數(shù),即返回一個(gè)折疊成一維的數(shù)組。但是該函數(shù)只能適用于numpy對(duì)象,即array或者mat,普通的list列表是不行的。
其官方文檔是這樣描述的
Parameters:
ndarray.flatten(order='C') Return a copy of the array collapsed into one dimension. order : {‘C', ‘F', ‘A', ‘K'}, optional
‘C' means to flatten in row-major (C-style) order. ‘F' means to flatten in column-major (Fortran- style) order. ‘A' means to flatten in column-major order if a is Fortran contiguous in memory, row-major order otherwise. ‘K' means to flatten a in the order the elements occur in memory. The default is ‘C'.
a是個(gè)矩陣或者數(shù)組,a.flatten()就是把a(bǔ)降到一維,默認(rèn)是按橫的方向降
那么a.flatten().A又是什么呢? 其實(shí)這是因?yàn)榇藭r(shí)的a是個(gè)矩陣,降維后還是個(gè)矩陣,矩陣.A(等效于矩陣.getA())變成了數(shù)組。具體看下面的例子:
1、用于array對(duì)象
>>> from numpy import * >>> a=array([[1,2],[3,4],[5,6]]) >>> a array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> a.flatten() array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> a.flatten('F') array([1, 3, 5, 2, 4, 6]) # 按列排序 >>> a.flatten('A') array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>>
2、用于mat對(duì)象
>>> a=mat([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> a.flatten() matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) >>> a=mat([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> a.flatten() matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) >>> y=a.flatten().A >>> shape(y) (1L, 6L) >>> shape(y[0]) (6L,) >>> a.flatten().A[0] array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>>
從中可以看出matrix.A的用法和矩陣發(fā)生的變化。
3、但是該方法不能用于list對(duì)象,想要list達(dá)到同樣的效果可以使用列表表達(dá)式:
>>> a=array([[1,2],[3,4],[5,6]]) >>> [y for x in a for y in x] [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>>
完美實(shí)現(xiàn)??!
補(bǔ)充知識(shí):python中矩陣.A是什么意思?
1. 概述
在numpy中矩陣我們十分常用,但有時(shí)候我們會(huì)將矩陣轉(zhuǎn)化為數(shù)組,方法很簡(jiǎn)單,直接在矩陣名后加 .A 即可。
2. 演示
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/2/21 19:13 # @Author : Arrow and Bullet # @FileName: .A.py # @Software: PyCharm # @Blog :https://blog.csdn.net/qq_41800366 from numpy import * matTest = mat([1, 2]) print(matTest, type(matTest)) # 結(jié)果:[[1 2]] <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'> matTestToArr = matTest.A print(matTestToArr, type(matTestToArr)) # 結(jié)果:[[1 2]] <class 'numpy.ndarray'>
打印結(jié)果如下:
# [[1 2]] <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
# [[1 2]] <class 'numpy.ndarray'>
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