Python中flatten( )函数及函数用法详解

flatten()函数用法

flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数,即返回一个一维数组。

flatten只能适用于numpy对象,即array或者mat,普通的list列表不适用!。

a.flatten():a是个数组,a.flatten()就是把a降到一维,默认是按行的方向降 。
a.flatten().A:a是个矩阵,降维后还是个矩阵,矩阵.A(等效于矩阵.getA())变成了数组。具体看下面的例子:

1、用于array(数组)对象

>>> from numpy import *
>>> a=array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> a
array([[1, 2],
    [3, 4],
    [5, 6]])
>>> a.flatten() #默认按行的方向降维
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> a.flatten('F') #按列降维
array([1, 3, 5, 2, 4, 6])
>>> a.flatten('A') #按行降维
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>>

2、用于mat(矩阵)对象

>>> 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])
>>> 

从中可以看出matrix.A的用法和矩阵发生的变化。

3、但是该方法不能用于list对象,想要list达到同样的效果可以使用列表表达式:

>>> a=array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> [y for x in a for y in x]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>
!

下面看下Python中flatten用法

一、用在数组

>>> a = [[1,3],[2,4],[3,5]]
>>> a = array(a)
>>> a.flatten()
array([1, 3, 2, 4, 3, 5])

二、用在列表

如果直接用flatten函数会出错

>>> a = [[1,3],[2,4],[3,5]]
>>> a.flatten()

Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#10>", line 1, in <module>
  a.flatten()
AttributeError: 'list' object has no attribute 'flatten'

正确的用法

>>> a = [[1,3],[2,4],[3,5],["abc","def"]]
>>> a1 = [y for x in a for y in x]
>>> a1
[1, 3, 2, 4, 3, 5, 'abc', 'def']

或者(不理解)

>>> a = [[1,3],[2,4],[3,5],["abc","def"]]
>>> flatten = lambda x: [y for l in x for y in flatten(l)] if type(x) is list else [x]
>>> flatten(a)
[1, 3, 2, 4, 3, 5, 'abc', 'def']

三、用在矩阵

>>> 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])

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python中flatten( )函数及函数用法详解,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持!

(0)

相关推荐

  • Python DataFrame.groupby()聚合函数,分组级运算

    pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片.切块.摘要等操作.根据一个或多个键(可以是函数.数组或DataFrame列名)拆分pandas对象.计算分组摘要统计,如计数.平均值.标准差,或用户自定义函数.对DataFrame的列应用各种各样的函数.应用组内转换或其他运算,如规格化.线性回归.排名或选取子集等.计算透视表或交叉表.执行分位数分析以及其他分组分析. groupby分组函数: 返回值:返回重构格式的DataFrame,特别注意,grou

  • Python函数参数操作详解

    本文实例讲述了Python函数参数操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 简述 在 Python 中,函数的定义非常简单,满足对应的语法格式要求即可.对于调用者来说,只需关注如何传递正确的参数,以及获取相应的返回值就足够了,无需了解函数的内部实现(除非想学习.跟踪源码). 话虽如此,但对于函数的定义来说,灵活性非常高.除了常规定义的必选参数以外,还支持默认参数.可变参数.以及关键字参数.这样以来,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码. 形参和实参 不止 Python,几乎所有的编程语言都

  • Python 实现异步调用函数的示例讲解

    async_call.py #coding:utf-8 from threading import Thread def async_call(fn): def wrapper(*args, **kwargs): Thread(target=fn, args=args, kwargs=kwargs).start() return wrapper test.py from time import sleep from async_call import async_call class AA: @

  • python中使用zip函数出现<zip object at 0x02A9E418>错误的原因

    python中zip函数返回一个以元组为元素的列表,其中第 i 个元组包含每个参数序列的第 i 个元素.返回的列表长度被截断为最短的参数序列的长度.只有一个序列参数时,它返回一个1元组的列表.没有参数时,它返回一个空的列表.概括起来一句话: zip函数返回的是一个列表,但是列表里面的元素是由一个个元组构成的.. 在Python中使用zip函数,出现<zip object at 0x02A9E418>错误的原因是,你是用的是python2点多的版本,python3.0对python做了改动 zi

  • Python 中的lambda函数介绍

    Lambda函数,即Lambda 表达式(lambda expression),是一个匿名函数(不存在函数名的函数),Lambda表达式基于数学中的λ演算得名,直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction). 一.lambda函数也叫匿名函数,即,函数没有具体的名称.先来看一个最简单例子: def f(x): return x**2 print f(4) Python中使用lambda的话,写成这样 g = lambda x : x**2 print g(4) 二.la

  • 详解Python中的分组函数groupby和itertools)

    具体代码如下所示: from operator import itemgetter #itemgetter用来去dict中的key,省去了使用lambda函数 from itertools import groupby #itertool还包含有其他很多函数,比如将多个list联合起来.. d1={'name':'zhangsan','age':20,'country':'China'} d2={'name':'wangwu','age':19,'country':'USA'} d3={'nam

  • Python中index()和seek()的用法(详解)

    1.index() 一般用处是在序列中检索参数并返回第一次出现的索引,没找到就会报错,比如: >>> t=tuple('Allen') >>> t ('A', 'l', 'l', 'e', 'n') >>> t.index('a') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#2>", line 1, in <module> t.index('a') V

  • 对python中assert、isinstance的用法详解

    1. assert 函数说明: Assert statements are a convenient way to insert debugging assertions into a program: assert语句是一种插入调试断点到程序的一种便捷的方式. 使用范例: assert 3 == 3 assert 1 == True assert (4 == 4) print('-----------') assert (3 == 4) ''' 抛出AssertionError异常,后面程序不

  • Python中 Global和Nonlocal的用法详解

    nonlocal 和 global 也很容易混淆.简单记录下自己的理解. 解释 global 总之一句话,作用域是全局的,就是会修改这个变量对应地址的值. global 语句是一个声明,它适用于整个当前代码块. 这意味着列出的标识符将被解释为全局变量. 尽管自由变量可能指的是全局变量而不被声明为全局变量. global 语句中列出的名称不得用于该全局语句之前的文本代码块中. global 语句中列出的名称不能定义为形式参数,也不能在 for 循环控制目标. class 定义.函数定义. impo

  • 对python中raw_input()和input()的用法详解

    最近用到raw_input()和input()来实现即时输入,就顺便找了些资料来看,加上自己所用到的一些内容,整理如下: 1.raw_input() raw_input([prompt]) -> string 系统介绍中是:读取标准输入的字符串.因此,无论输入的是数字或者字符或者其他,均被视为字符格式. 如: print "Please input a num:" k = raw_input() print k print type(k) 运行结果为: Please input

  • Python中with及contextlib的用法详解

    本文实例讲述了Python中with及contextlib的用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 平常Coding过程中,经常使用到的with场景是(打开文件进行文件处理,然后隐式地执行了文件句柄的关闭,同样适合socket之类的,这些类都提供了对with的支持): with file('test.py','r') as f : print f.readline() with的作用,类似try...finally...,提供一种上下文机制,要应用with语句的类,其内部必须提供两个内置函数__

  • Python中os模块功能与用法详解

    本文实例讲述了Python中os模块功能与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: OS模块 Python的os模块封装了常见的文件和目录操作,本文只是列出部分常用的方法,更多的方法可以查看官方文档. 下面是部分常见的用法: 方法 说明 os.mkdir 创建目录 os.rmdir 删除目录 os.rename 重命名 os.remove 删除文件 os.getcwd 获取当前工作路径 os.walk 遍历目录 os.path.join 连接目录与文件名 os.path.split 分割文件名与目

  • python中startswith()和endswith()的用法详解

    startswith()方法 Python startswith() 方法用于检查字符串是否是以指定子字符串开头 如果是则返回 True,否则返回 False.如果参数 beg 和 end 指定值,则在指定范围内检查. str.startswith(str, beg=0,end=len(string)); 参数 str --检测的字符串. strbeg --可选参数用于设置字符串检测的起始位置. strend --可选参数用于设置字符串检测的结束位置. 返回值 如果检测到字符串则返回True,否

  • 基于Python中求和函数sum的用法详解

    基于Python中求和函数sum的用法详解 今天在看<集体编程智慧>这本书的时候,看到一段Python代码,当时是百思不得其解,总觉得是书中排版出错了,后来去了解了一下sum的用法,看了一些Python大神写的代码后才发现是自己浅薄了!特在此记录一下.书中代码段摘录如下: from math import sqrt def sim_distance(prefs, person1, person2): # 得到shared_items的列表 si = {} for item in prefs[p

  • Python pandas中apply函数简介以及用法详解

    目录 1.基本信息 2.语法结构 3.使用案例 3.1 DataFrame使用apply 3.2 Series使用apply 3.3 其他案例 4.总结 参考链接: 1.基本信息 ​ Pandas 的 apply() 方法是用来调用一个函数(Python method),让此函数对数据对象进行批量处理.Pandas 的很多对象都可以使用 apply() 来调用函数,如 Dataframe.Series.分组对象.各种时间序列等. 2.语法结构 ​ apply() 使用时,通常放入一个 lambd

  • python3中numpy函数tile的用法详解

    tile函数位于python模块 numpy.lib.shape_base中,他的功能是重复某个数组.比如tile(A,n),功能是将数组A重复n次,构成一个新的数组,我们还是使用具体的例子来说明问题:(至于为什么是在numpy.lib.shape_base中,我还是不太清楚.) 其实tile就是重复的意思,把一个数组a,当做模板,重复几次,生成另一个数组b 至于矩阵可以不以这样,还没有试过. 例子: 创建一个a,使用tile来创建b from numpy import * a=[0,1,2]

随机推荐