Python中flatten( ),matrix.A用法说明
flatten()函数用法
flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数,即返回一个折叠成一维的数组。但是该函数只能适用于numpy对象,即array或者mat,普通的list列表是不行的。
其官方文档是这样描述的
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是个矩阵或者数组,a.flatten()就是把a降到一维,默认是按横的方向降
那么a.flatten().A又是什么呢? 其实这是因为此时的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对象
>>> 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] >>>
完美实现!!
补充知识:python中矩阵.A是什么意思?
1. 概述
在numpy中矩阵我们十分常用,但有时候我们会将矩阵转化为数组,方法很简单,直接在矩阵名后加 .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)) # 结果:[[1 2]] <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'> matTestToArr = matTest.A print(matTestToArr, type(matTestToArr)) # 结果:[[1 2]] <class 'numpy.ndarray'>
打印结果如下:
# [[1 2]] <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
# [[1 2]] <class 'numpy.ndarray'>
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