多维数组flatten成一维

让心情去旅行

01

基于 Python 封装和扩展的Numpy，具有更好地数值计算能力。可以看做是一个小型的 Matlab 数值计算库。这无疑让它变得强大，深度学习计算框架 TensorFlow 可以实现对 Numpy 的无缝衔接，更是体现了 TF 对Python的亲缘性。

今天花三分钟主要介绍利用 Numpy 的 flatten 接口，实现 降维。

02

ndarray.flatten()

ndarray 是 Numpy 的主要数据结构，是对多维数组的封装类。

举例：

x = np.arange(0, 16).reshape(2, 2, 4)

array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]])

x1 = x.flatten()

结果：

array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])

OK

可以看出，flatten 默认是按照 row-style 降为1维的，这是 c语言风格。

如果我想按照 column-style 降为1维呢？ 这是 Fortran 语言风格。 设置 参数 order = 'F' ，也就是 Fortran 语言的首字符。

x2 = x.flatten(order='F')

x2

array([ 0, 8, 4, 12, 1, 9, 5, 13, 2, 10, 6, 14, 3, 11, 7, 15])

OK，flatten 讲清楚了。