numpy.ravel

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

Возвращает плоское, непрерывное массив.

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

Начиная с NumPy 1.10, возвращаемый массив будет иметь тот же тип, что и входной массив. (например, для входного массива-маски будет возвращён массив-маска).

Параметры:

a : array_like Входной массив. Элементы в a считываются в порядке, указанном в order, и упаковываются в одномерный массив. order : {‘C’,’F’, ‘A’, ‘K’}, optional Элементы a считываются с использованием этого порядка индексов. ‘C’ означает чтение элементов в строчном порядке (последовательность C), где индекс последнего осей изменяется быстрее всего, а индекс первой оси изменяется медленнее всего. ‘F’ означает чтение элементов в столбцовом порядке (последовательность Fortran), где индекс первого осей изменяется быстрее всего, а индекс последней оси изменяется медленнее всего. Обратите внимание, что опции ‘C’ и ‘F’ не учитывают расположение массива в памяти, а относятся только к порядку индексирования осей. ‘A’ означает чтение элементов в порядке индексов, как в Fortran, если a является непрерывным в памяти по порядку Fortran, в противном случае — по порядку C. ‘K’ означает чтение элементов в порядке их появления в памяти, за исключением перестановки данных, когда шаги отрицательны. По умолчанию используется порядок индексов ‘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 особым образом для обеспечения обратной совместимости.

См. также

ndarray.flat

Итератор по массиву в одномерном формате.

ndarray.flatten

Одномерная копия элементов массива в строчном порядке.

ndarray.reshape

Изменение формы массива без изменения данных.

Примечания

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

Когда требуется представление, во многих случаях 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’, это сохранит 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 ‘C’ или ‘F’, но не переставит 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])