numpy.ravel () in Python

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Parametri :

  array:  [array_like] array di input.  ordine:  [C-contiguo, F-contiguo, A-contiguo; facoltativo] C-ordine contiguo in memoria (l’ultimo indice varia il più veloce) L’ordine C significa che l’operazione di aumento della riga sull’array sarà leggermente più veloce dell’ordine FORTRAN-contiguo in memoria (il primo indice varia il più veloce). L’ordine F significa che le operazioni per colonna saranno più veloci. ’A’ significa leggere/scrivere gli elementi nell’ordine dell’indice simile a Fortran se, l’array è in memoria Fortran contiguo, in caso contrario l’ordine simile a C 

Ritorno:

 Array appiattito con lo stesso tipo dell’array di input e ordine come da scelta. 

Codice 1: mostra che array.ravel equivale a rimodellare (-1, ordine = ordine)

< bordo della tabella = "0" cellpadding = "0" cellspacing = "0">

# Programma Python che illustra
# metodo numpy.ravel ()

import stupido come geek

array = geek.arange ( 15 ). reshape ( 3 , 5 )

print ( " Array originale:" , array)


# Output viene fornito come [0 1 2 ..., 12 13 14]
# come output lungo, quindi questo è il percorso
# mostra l’output in Python

print ( "ravel():" , array.ravel() )


# Questo mostra che array.ravel equivale a cambiare il form (- 1, order = order).

print ( " numpy.ravel ( ) == numpy.reshape (-1) " )

print ( "Rimodellamento dell’array:" , array.reshape ( - 1 ))

Output:

 Array originale: [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] ravel (): [0 1 2 ..., 12 13 14] numpy.ravel () == numpy.reshape (-1) Matrice di rimodellamento: [0 1 2 .. ., 12 13 14] 

Codice 2: mostra la manipolazione dell’ordine

< /table>

Output:

 Array originale: [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9 ] [10 11 12 13 14]] Informazioni su numpy.ravel (): numpy.ravel (): [0 1 2 ..., 12 13 14] Mantiene un ordine: [0 1 2 ..., 12 13 14] array2 [[[0 2 4] [1 3 5]] [[6 8 10] [7 9 11]]] Mantiene un ordine: [0 1 2 ..., 9 10 11] 

Collegamenti:
https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy .ravel.html#numpy.ravel

Note:
Questi codici non funzioneranno per l’ID online. Eseguili sui tuoi sistemi per vedere come funzionano

Questo articolo è fornito da Mohit Gupta_OMG

Ci auguriamo che questo articolo ti abbia aiutato a risolvere il problema. Oltre a numpy.ravel () in Python, controlla altri argomenti relativi a NumPy.

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A proposito, questo materiale è disponibile anche in altre lingue:



Angelo Krasiko

Massachussetts | 2022-11-26

Python functions è tutto un po' confuso 😭 numpy.ravel () in Python non è l'unico problema che ho riscontrato. Spero solo che non emerga più

Davies Williams

Prague | 2022-11-26

Mi stavo preparando per il mio colloquio di codifica, grazie per aver chiarito questo punto - numpy.ravel () in Python in Python non è il più semplice. Tornerò domani con un feedback

Dmitry Richtgofen

California | 2022-11-26

ravel è tutto un po' confuso 😭 numpy.ravel () in Python non è l'unico problema che ho riscontrato. Tornerò domani con un feedback

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# Programma Python che illustra
# metodo numpy.ravel ()

import numpy as geek

array = geek.arange ( 15 ). Risagoma ( 3 , 5 )

print ( "Matrice originale:" , array)


# L’output viene fornito come [0 1 2 ... , 12 13 14]
# come output lungo, quindi questo è il modo
# mostra l’output in Python


# Near:

print ( "Informazioni su numpy.ravel():" , array .ravel)

print ( "numpy.ravel ():" , array.ravel ())


# Mantieni l’ordine di "A" e "F"

print ( "Mantiene un ordine:" , array.ravel (ordine = ’A’ ))


# K-ordina per salvare l’ordine
# "K" significa che non è "A" o "F"

< p> array2 = geek.arange ( 12 ). reshape ( 2 , 3 , 2 ). swapaxes ( 1 , 2 )

print ( " ar ray2 " , array2)

print ( "Mantiene un ordine:" , array2.ravel (ordine = ’K’ ))