numpy中flatten()函数的使用指南与注意事项
本文详细介绍numpy库中flatten()函数的使用方法。该函数用于将多维数组折叠为一维，支持order参数控制存储顺序。文章通过array、mat对象示例展示其应用，并指出其不适用于普通list，提供了使用列表推导式实现同等效果的替代方案。
flatten函数简介与参数说明
flatten是numpy.ndarray模块下的一个成员函数，其官方文档说明如下：
ndarray.flatten(order='C')
返回一个折叠成一维的数组副本。
参数说明：
|
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'. |
|
| Returns: |
y : ndarray A copy of the input array, flattened to one dimension. |
flatten函数的使用限制与替代方案
该函数的作用是返回一个被折叠成一维的新数组。需要注意的是，此方法仅适用于numpy的数据类型，即array或mat对象，普通的Python list列表无法直接使用此方法。
flatten函数实际应用示例
具体示例如下：
1、在array对象上的应用
from numpy import *
>>>a=array([[1,2],[3,4],[5,6]]) ###此时a是一个array对象
>>>a
array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>>a.flatten()
array([1,2,3,4,5,6])
2、在mat对象上的应用
>>> a=mat([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a
matrix([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])<br>>>> a.flatten()<br>matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])<br>
3、该方法无法直接用于list对象
>>> a=[[1,2,3],[4,5,6],['a','b']]
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], ['a', 'b']]
>>> a.flatten() ###报错
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'list' object has no attribute 'flatten' 若希望实现与flatten相同的效果，可以使用列表推导式：
>>> [y for x in a for y in x]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 'a', 'b']4、应用于矩阵的情况
>>> a = [[1,3],[2,4],[3,5]]
>>> a = mat(a)
>>> y = a.flatten()
>>> y
matrix([[1, 3, 2, 4, 3, 5]])
>>> y = a.flatten().A
>>> y
array([[1, 3, 2, 4, 3, 5]])
>>> shape(y)
(1, 6)
>>> shape(y[0])
(6,)
>>> y = a.flatten().A[0]
>>> y
array([1, 3, 2, 4, 3, 5])
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