原文:『Numpy』np.ravel()和np.flatten()

What is the difference between flatten and ravel functions in numpy 兩者的功能是一致的,將多維數組降為一維,但是兩者的區別是返回拷貝還是返回視圖,np.flatten 返回一份拷貝,對拷貝所做修改不會影響原始矩陣,而np.ravel 返回的是視圖,修改時會影響原始矩陣 import numpy as np a np.array , ...

2018-04-05 10:24 0 1107 推薦指數:

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Numpy 中的 ravel() 和 flatten()

Numpy 中的 ravel() 和 flatten()兩個函數可以對多維數據進行扁平化操作。 flatten() 返回的是一個數組的的副本,新的對象;ravel() 返回的是一個數組的非副本視圖。 示例: 1、flatten ...

Sun Jun 09 07:18:00 CST 2019 0 1719
numpyravel()和flatten()函數比較

功能 兩個函數的功能都是將多維數組降為一維。 用法 區別 ravel()返回的是視圖,意味着改變元素的值會影響原始數組; flatten()返回的是拷貝,意味着改變元素的值不會影響原始數組。 ...

Fri Apr 27 17:32:00 CST 2018 0 2081
np.ravel_multi_index()用法

[3,6,6]為橫座標,[4,5,1]為縱座標索引  0  1   2   3   4   5   6 0 1 2 3 4 5 如(3,4)位於第4行,第5列,(4-1)*(7-1)+(5-1)= ...

Sun Apr 26 02:33:00 CST 2020 0 824
numpynp.ix_

原 花式索引與np.ix_函數 2018年04月01日 10:33:55 TzeSing 閱讀數:1276 ...

Thu Mar 28 23:26:00 CST 2019 0 561
numpy, np.all(), np.any()

np.all()判斷給定軸向上的所有元素是否都為True np.any()判斷給定軸向上是否有一個元素為True 具體例子可以參考:Python NumPy.all()與any()函數理解 ...

Sun Nov 29 20:10:00 CST 2020 0 3323
Numpy - np.inner

# Multi-dimensional array example import numpy as np a = np.array([[1,2], [3,4]]) print 'Array a:' print a b = np.array([[11, 12], [13, 14]]) print ...

Thu Jun 11 19:16:00 CST 2020 0 628
Numpy中扁平化函數ravel()和flatten()的區別

Numpy中經常使用到的操作由扁平化操作,Numpy提供了兩個函數進行此操作,他們的功能相同,但在內存上有很大的不同. 先來看這兩個函數的使用: 可以看到這兩個函數實現的功能一樣,但我們在平時使用的時候flatten()更為合適.在使用過程中flatten()分配了新的內存 ...

Wed Mar 28 02:31:00 CST 2018 0 28132
學習筆記27—python中numpy.ravel() 和 flatten()函數

簡介 首先聲明兩者所要實現的功能是一致的(將多維數組降位一維)。這點從兩個單詞的意也可以看出來,ravel(散開,解開),flatten(變平)。兩者的區別在於返回拷貝(copy)還是返回視圖(view),numpy.flatten()返回一份拷貝,對拷貝所做的修改不會影響(reflects ...

Wed Oct 24 23:45:00 CST 2018 0 4525
 
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