في بايثون، في بعض الحالات، نحتاج إلى مصفوفة أحادية البعد بدلاً من مصفوفة ثنائية الأبعاد أو متعددة الأبعاد. لهذا الغرض، توفر الوحدة numpy وظيفة تسمى numpy.ndarray.flatten(), الذي يقوم بإرجاع نسخة من المصفوفة ذات بعد واحد بدلاً من مصفوفة ثنائية الأبعاد أو متعددة الأبعاد.
بناء الجملة
ndarray.flatten(order='C')
حدود:
الترتيب: {'C'، 'F'، 'A'، 'K'} (اختياري)
إذا قمنا بتعيين معلمة الترتيب على 'C'، فهذا يعني أنه سيتم تسوية المصفوفة بترتيب الصف الرئيسي. إذا تم تعيين 'F'، فسيتم تسوية المصفوفة بترتيب الأعمدة الرئيسية. يتم تسوية المصفوفة بترتيب العمود الرئيسي فقط عندما يكون 'a' متجاورًا في الذاكرة من خلال Fortran، وعندما نقوم بتعيين معلمة الترتيب على 'A'. الترتيب الأخير هو 'K'، والذي يقوم بتسوية المصفوفة بنفس الترتيب الذي حدثت به العناصر في الذاكرة. افتراضيًا، يتم تعيين هذه المعلمة على 'C'.
عائدات:
ذ: ندارراي
تقوم هذه الدالة بإرجاع نسخة من المصفوفة المصدر، والتي يتم تسويتها إلى بعد واحد.
كيفية تحويل شار إلى سلسلة
مثال 1:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten() b
انتاج:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
في الكود أعلاه
- لقد قمنا باستيراد numpy بالاسم المستعار np.
- لقد أنشأنا مصفوفة متعددة الأبعاد 'أ' باستخدام مجموعة مصفوفة() وظيفة.
- لقد أعلنا عن المتغير 'b' وقمنا بتعيين القيمة التي تم إرجاعها تتسطح () وظيفة.
- وأخيرًا، حاولنا طباعة قيمة 'ب' .
في الإخراج، يظهر ndarray، الذي يحتوي على عناصر المصفوفة متعددة الأبعاد في 1-D.
مثال 2:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('C') b
انتاج:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
في الكود أعلاه
- لقد قمنا باستيراد numpy بالاسم المستعار np.
- لقد أنشأنا مصفوفة متعددة الأبعاد 'أ' باستخدام مجموعة مصفوفة() وظيفة.
- لقد أعلنا عن المتغير 'b' وقمنا بتعيين القيمة التي تم إرجاعها تتسطح () وظيفة.
- لقد استخدمنا ترتيب 'C' في الوظيفة.
- وأخيرًا، حاولنا طباعة قيمة 'ب' .
في الإخراج، يظهر ndarray، الذي يحتوي على عناصر المصفوفة متعددة الأبعاد في 1-D.
مثال 3:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('F') b
انتاج:
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
مثال 4:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('A') b
انتاج:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])
مثال 5:
import numpy as np a = np.array([[1,4,7], [2,5,8],[3,6,9]]) b=a.flatten('K') b
انتاج:
array([1, 4, 7, 2, 5, 8, 3, 6, 9])