Numpy recarray.ravel () funzione | Python

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numpy.recarray.ravel() restituisce l’array di record levigato continuo restituito, ovvero un array unidimensionale con tutti gli elementi dell’array di input e dello stesso tipo di esso.

Sintassi: numpy.recarray.ravel ([ordine])

Parametri:

ordine: [’C’, ’F’, ’A’, ’K ’, facoltativo]

  • ’ C ’ significa indicizzare gli elementi in ordine di riga principale, stile C, con l’ultimo indice dell’asse che cambia più velocemente, torna all’indice del primo asse che cambia più lentamente.
  • ’F’ significa indicizzare gli elementi in ordine di colonna maggiore, in stile Fortran, con il primo indice che cambia più velocemente e l’ultimo indice che cambia più lentamente.
  • ’A’ significa leggere gli elementi nell’ordine dell’indice simile a Fortran se a è un Fortran contiguo in memoria, altrimenti in ordine simile a C.
  • ’K’ significa leggere gli elementi nell’ordine in cui si trovano in memoria, tranne che per invertire i dati quando i passi sono negativi.

Per impostazione predefinita, viene utilizzato l’ordine dell’indice ’C’.

Ritorno: [array_like] Array appiattito avente lo stesso tipo dell’array di Input e un nd ordine come da scelta.

Codice n. 1:

# Programma Python, che spiega < br /> # metodo numpy.recarray.ravel ()


# importare numy come un secchione

import stupido come un secchione


# crea un array di input con due campi diversi

in_arr = geek.array ([[( 5.0 , 2 ) , ( 3.0 , - 4 ) , ( 6.0 , 9 code> )],

[( 9.0 , 1 ), ( 5.0 , 4 ), ( - 12.0 , - 7 )]],

dtype = [( ’a’ , float ), ( ’ b’ , int )] )

print ( " Matrice di input: " , in_arr)


# convertilo in un array di post,
# using arr.view (np.recarray)

rec_arr = in_arr.view (geek.recarray)

print ( " Record array di float: " , rec_arr.a) < /p>

print ( "Matrice di record di int:" , rec_arr.b)


# usando i metodi recarray.ravel
# float array di record

out_arr = rec_arr.a.ravel ()

print ( "Output flattenrd float array:" , out_arr)


# applicazione dei metodi recarray.ravel
# in un array di int record

out_arr = rec_arr.b.ravel ( )

print ( "Output flattenrd int array:" , out_arr)

< b> Output:

 Array di input: [[(5., 2) (3., -4 ) (6., 9)] [(9., 1) (5., 4) (-12., -7 )]] Matrice di record di float: [[5. 3. 6.] [9. 5. -12.]] Record array di int: [[2 -4 9] [1 4 -7]] Output flattenrd float array: [5. 3. 6. 9. 5. -12.] Output flattenrd int array: [2 -4 9 1 4 -7] 

Codice n. 2: < /p>

Applichiamo numpy.recarray.ravel() all’intero array di record.

# Programma Python che spiega
# metodo numpy.recarray.ravel()


# import numy as a geek

import numpy as secchione


# crea un array di input con due campi diversi

in_arr = geek.array ([[( 5.0 , 2 ), ( 3.0 , 4 ), ( 6.0 , - 7 )],

[( 9.0 , 1 ), ( 6.0 , 4 ), ( - 2.0 , - 7 )]],

dtype = [( ’ a’ , float ), ( ’b’ , int ) ])

print ( " Array di input:" , in_arr)


# convertilo in un array di post ,
# using arr.view (np.recarray)

rec_arr = in_arr.view (geek.recarray)


# usando i metodi recarray.ravel per scrivere un array

out_arr = rec_arr.ravel ()

print ( "Matrice di output:" , out_arr)

Output:

 Array di input: [[(5., 2) (3., 4) ( 6., -7)] [( 9., 1) (6., 4) (-2. , -7)]] Matrice di output: [(5., 2) (3., 4) (6., -7) (9., 1) (6., 4) (-2., -7)] 

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

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



Julia Schteiner

Munchen | 2022-11-28

ravel è tutto un po' confuso 😭 Numpy recarray.ravel () funzione | Python non è l'unico problema che ho riscontrato. Spero solo che non emerga più

Walter Schteiner

Rome | 2022-11-28

Semplice e chiaro. Grazie per la condivisione. Il mio punto debole è sempre stato il Numpy recarray.ravel () funzione | Python e altri problemi con il Python functions 😁. Non sono proprio sicuro che sia il metodo migliore

Oliver Chamberlet

Singapore | 2022-11-28

Forse ci sono altre risposte? Cosa significa esattamente Numpy recarray.ravel () funzione | Python significa esattamente?. Spero solo che non emerga più

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