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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