numpy.ravel

numpy.ravel(a, order='C') [source]

Возвращает непрерывный уплощённый массив.

Возвращается одномерный массив, содержащий элементы входного массива. Копия создаётся только в случае необходимости.

Начиная с NumPy 1.10, возвращаемый массив будет иметь тот же тип, что и входной массив. (например, для входного массива типа masked array будет возвращён массив такого же типа).

Параметры:

a : array_like Входной массив. Элементы в a считываются в порядке, заданном order, и упаковываются в одномерный массив. order : {‘C’,’F’, ‘A’, ‘K’}, optional Элементы a считываются с использованием этого порядка индексации. ‘C’ означает индексацию элементов в строчном порядке (порядок C), с индексом последней оси, изменяющимся быстрее, обратно до индекса первой оси, изменяющегося медленнее. ‘F’ означает индексацию элементов в столбцовом порядке (порядок Fortran), с первым индексом, изменяющимся быстрее, и последним индексом, изменяющимся медленнее. Обратите внимание, что опции ‘C’ и ‘F’ не учитывают расположение памяти в подлежащем массиве и относятся только к порядку индексации осей. ‘A’ означает чтение элементов в порядке индексации, подобном Fortran, если a является Fortran непрерывным в памяти, в противном случае — в порядке C. ‘K’ означает чтение элементов в том порядке, в котором они появляются в памяти, за исключением инвертирования данных при отрицательных шагах. По умолчанию используется порядок индексации ‘C’.

Возвращает:

y : array_like Если a является матрицей, y — одномерный ndarray, в противном случае y — массив того же подтипа, что и a. Форма возвращаемого массива — (a.size,). Матрицы обрабатываются как особый случай для обеспечения обратной совместимости.

См. также

ndarray.flat

Итератор по одномерному массиву.

ndarray.flatten

Одномерная копия элементов массива в строчном порядке.

ndarray.reshape

Изменение формы массива без изменения его данных.

Примечания

В строчном порядке (порядке C) в двухмерном случае индекс строки изменяется медленнее, а индекс столбца — быстрее. Это можно обобщить на многомерные случаи, где строчный порядок означает, что индекс по первой оси изменяется медленнее, а индекс по последней — быстрее. Обратное справедливо для столбцового порядка (порядка Fortran).

Когда требуется представление (view), в большинстве случаев arr.reshape(-1) может быть предпочтительнее.

Примеры

Эквивалентно reshape(-1, order=order).

>>> x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> print(np.ravel(x))
[1 2 3 4 5 6]

>>> print(x.reshape(-1))
[1 2 3 4 5 6]

>>> print(np.ravel(x, order='F'))
[1 4 2 5 3 6]

Когда order равно ‘A’, сохраняется порядок массива ‘C’ или ‘F’:

>>> print(np.ravel(x.T))
[1 4 2 5 3 6]
>>> print(np.ravel(x.T, order='A'))
[1 2 3 4 5 6]

Когда order равно ‘K’, он сохранит порядок, который не является ни ‘C’, ни ‘F’, но не будет инвертировать оси:

>>> a = np.arange(3)[::-1]; a
array([2, 1, 0])
>>> a.ravel(order='C')
array([2, 1, 0])
>>> a.ravel(order='K')
array([2, 1, 0])

>>> a = np.arange(12).reshape(2,3,2).swapaxes(1,2); a
array([[[ 0,  2,  4],
        [ 1,  3,  5]],
       [[ 6,  8, 10],
        [ 7,  9, 11]]])
>>> a.ravel(order='C')
array([ 0,  2,  4,  1,  3,  5,  6,  8, 10,  7,  9, 11])
>>> a.ravel(order='K')
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])