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法律研究如何在 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 模块包含一个名为 numpy.ndarray.flatten() 的函数，它返回数组的一维副本，而不是二维或多维数组。
简单来说，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' 时，数组将以 行主序 展平。
当设置 'F' 时，数组将以 列主序 展平。
只有当 'a' 在内存中是 Fortran 连续的并且 order 参数设置为 'A' 时，数组才会以列主序展平。最终顺序是 'K'，它以元素在内存中出现的相同顺序展平数组。默认情况下，此参数设置为 'C'。
返回值 − 返回一个展平的一维矩阵
方法 1 - 展平 np.array() 类型的 2x2 NumPy 矩阵
算法（步骤）
以下是执行所需任务应遵循的算法/步骤 -
使用 import 关键字，导入带有别名（np）的 numpy 模块。
使用 numpy.array() 函数（返回一个 ndarray。ndarray 是一个满足给定要求的数组对象），通过将二维数组（2 行，2 列）作为参数传递给它来创建 NumPy 数组。
打印给定的输入二维矩阵。
对输入矩阵应用 numpy 模块的 flatten() 函数（将矩阵展平为一维），以将输入二维矩阵展平为一维矩阵。
打印输入矩阵的最终展平矩阵。
示例
以下程序使用 flatten() 函数将给定的输入二维矩阵展平为一维矩阵并返回它 -
# importing numpy module with an alias name import numpy as np # creating a 2-Dimensional(2x2) numpy matrix inputMatrix = np.array([[3, 5], [4, 8]]) # printing the input 2D matrix print("The input numpy matrix:") print(inputMatrix) # flattening the 2D matrix to one-dimensional matrix flattenMatrix = inputMatrix.flatten() # printing the resultant flattened matrix print("Resultant flattened matrix:") print(flattenMatrix)
输出
执行上述程序后，将生成以下输出 -
The input numpy matrix: [[3 5] [4 8]] Resultant flattened matrix: [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应遵循的算法/步骤 -
使用 numpy.array() 函数（返回一个 ndarray。ndarray 是一个满足给定要求的数组对象），通过将四维数组（4 行，4 列）作为参数传递给它来创建 NumPy 数组。
打印给定的输入四维矩阵。
通过将 NumPy 数组的长度乘以自身来计算矩阵的元素数量。此处这些值给出了所需的列数。
使用 reshape() 函数（在不影响其数据的情况下重新整形数组）来重新整形数组并将输入矩阵（4D）展平为一维矩阵。
打印输入矩阵的最终展平矩阵。
示例
以下程序使用 reshape() 函数将给定的输入四维矩阵展平为一维矩阵并返回它 -
# importing numpy module with an alias name import numpy as np # creating a 4-Dimensional(4x4) numpy matrix inputMatrix = np.array([[1, 2, 3, 97], [4, 5, 6, 98], [7, 8, 9, 99], [10, 11, 12, 100]]) # Getting the total Number of elements of the matrix matrixSize = len(inputMatrix) * len(inputMatrix) # printing the input 4D matrix print("The input numpy matrix:") print(inputMatrix) # reshaping the array and flattening the 4D matrix to a one-dimensional matrix # here (1,matrixSize(16)) says 1 row and 16 columns(Number of elements) flattenMatrix= np.reshape(inputMatrix, (1, matrixSize)) # printing the resultant flattened matrix print("Resultant flattened matrix:") print(flattenMatrix)
输出
执行上述程序后，将生成以下输出 -
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 - 展平 np.matrix() 类型的 4x4 NumPy 矩阵
算法（步骤）
以下是执行所需任务应遵循的算法/步骤 -
使用 numpy.matrix() 函数（从数据字符串或类数组对象返回矩阵。生成的矩阵是一个专门的 4D 数组），通过将四维数组（4 行，4 列）作为参数传递给它来创建 NumPy 矩阵。
打印输入矩阵的最终展平矩阵。
示例
以下程序使用 flatten() 函数将给定的输入四维矩阵展平为一维矩阵并返回它 -
# importing NumPy module with an alias name import numpy as np # creating a NumPy matrix (4x4 matrix) using matrix() method inputMatrix = np.matrix('[11, 1, 8, 2; 11, 3, 9 ,1; 1, 2, 3, 4; 9, 8, 7, 6]') # printing the input 4D matrix print("The input numpy matrix:") print(inputMatrix) # flattening the 4D matrix to one-dimensional matrix flattenMatrix = inputMatrix.flatten() # printing the resultant flattened matrix print("Resultant flattened matrix:") print(flattenMatrix)
输出
执行上述程序后，将生成以下输出 -
The input numpy matrix: [[11 1 8 2] [11 3 9 1] [ 1 2 3 4] [ 9 8 7 6]] Resultant flattened matrix: [[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 中展平矩阵。我们学习了如何使用两种不同的方法在 NumPy 中获取矩阵：numpy.array() 和 NumPy.matrix()。我们还学习了如何使用 reshape 函数展平矩阵。
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