在升级到1.16版本后，Numpy阵列不再使输入变平。在此之前，通过使用Numpy的flatten()函数或ravel()函数，可以将多维数组变为一维数组。然而，在1.16版本中，这些函数在某些情况下不再实际复制数组元素，而只是返回一个指向原始数据的视图。这意味着对返回的一维数组进行更改会影响原始数组。这一变化是为了提高性能和减少内存开销。

要使输入数组变平，可以使用Numpy的reshape()函数来创建一个视图，而不是使用flatten()或ravel()函数。reshape()函数可以接受一个参数来指定所需的形状，包括一个维度为-1的参数，它可以根据数组的大小自动计算所需的维度。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

创建一个二维数组

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

使用reshape函数使数组变平

flatten_arr = arr.reshape(-1)

打印变平后的数组

print(flatten_arr)

在上面的示例中，reshape()函数的参数-1表示根据数组的大小自动计算所需的维度。通过将二维数组变形为一维数组，可以实现与之前使用flatten()或ravel()函数相同的效果。

对于Numpy的优势，它是一个强大的数学库，提供了许多高效的数值计算和数据操作功能。它的优势包括：

• 快速的数组操作和计算，使得处理大规模数据变得高效。
• 支持广播操作，可以对不同形状的数组进行计算，而不需要显式的循环操作。
• 提供了丰富的线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。
• 高效的索引和切片操作，可以灵活地访问和修改数组的元素。

对于Numpy的应用场景，它广泛应用于科学计算、数据分析、机器学习等领域。它可以用来处理大规模数据集、进行数据清洗和转换、进行统计分析和建模、实现各种算法等。

腾讯云相关产品推荐：

• 腾讯云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）：提供可靠的云服务器实例，支持高性能计算和存储。
• 腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）：提供高可扩展的对象存储服务，用于存储和管理海量数据。
• 腾讯云容器服务（https://cloud.tencent.com/product/ccs）：提供灵活可靠的容器化应用管理服务，支持容器的部署、扩展和运维。

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，并非具体针对Numpy阵列变平这一问题的解决方案。同时，也请注意不提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等品牌商，如有需要可以参考相关品牌商的官方文档或其他资源。