Modul numpy v Pythonu zagotavlja funkcijo, imenovano numpy.ravel, ki se uporablja za spreminjanje 2-dimenzionalne matrike ali večdimenzionalne matrike v sosednjo sploščeno matriko. Vrnjeno polje ima isti podatkovni tip kot izvorno polje ali vhodno polje. Če je vhodna matrika maskirana matrika, bo tudi vrnjena matrika maskirana matrika.

Sintaksa:

 numpy.ravel(x, order='C') 

Parametri:

x: array_like

Ta parameter določa vhodno matriko, ki jo želimo spremeniti v sosednjo sploščeno matriko. Elementi matrike se berejo v vrstnem redu, ki ga določa parameter naročila, in zapakirajo kot 1-D matriko.

vrstni red: {'C','F', 'A', 'K'}(neobvezno)

Če nastavimo parameter reda na 'C', to pomeni, da se matrika splošči v vrstnem redu glavne vrstice. Če je nastavljeno »F«, se matrika splošči v vrstnem redu glavnih stolpcev. Matrika je sploščena v glavnem vrstnem redu stolpcev le, če je 'A' Fortran sosednji v pomnilniku in ko nastavimo parameter vrstnega reda na 'A'. Zadnji vrstni red je 'K', ki poravna matriko v istem vrstnem redu, v katerem so se elementi pojavili v pomnilniku. Privzeto je ta parameter nastavljen na 'C'.

Vrne:

Ta funkcija vrne sosednjo sploščeno matriko z istim tipom podatkov kot vhodna matrika in ima obliko, ki je enaka ( x.velikost ).

Primer 1:

 import numpy as np x = np.array([[1, 3, 5], [11, 35, 56]]) y=np.ravel(x) y 

Izhod:

 array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56]) 

V zgornji kodi

• Uvozili smo numpy z vzdevkom np.
• Ustvarili smo niz 'x' z uporabo funkcije np.array().
• Deklarirali smo spremenljivko y in dodelili vrnjeno vrednost funkcije np.ravel().
• Prešli smo niz 'x' v funkciji.
• Nazadnje smo poskušali natisniti vrednost in .

V izhodu so vrednosti matrike prikazane v sosednji sploščeni matriki.

Primer 2:

 import numpy as np x = np.array([[1, 3, 5], [11, 35, 56]]) y = np.ravel(x, order='F') z = np.ravel(x, order='C') p = np.ravel(x, order='A') q = np.ravel(x, order='K') y z p q 

Izhod:

 array([ 1, 11, 3, 35, 5, 56]) array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56]) array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56]) array([ 1, 3, 5, 11, 35, 56]) 

Primer 3:

 import numpy as np x = np.arange(12).reshape(3,2,2).swapaxes(1,2) x y=np.ravel(a, order='C') y z=np.ravel(a, order='K') z q=np.ravel(a, order='A') q 

Izhod:

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

V zgornji kodi

• Uvozili smo numpy z vzdevkom np.
• Ustvarili smo niz 'x' z uporabo funkcije np.arange().
• Z uporabo smo spremenili njegovo obliko in zamenjali os preoblikovati() in np.swapaxes() funkcijo.
• Deklarirali smo spremenljivke y, z in q ter dodelili vrnjeno vrednost funkcije np.ravel().
• Prešli smo niz 'x' in red C , K , in A v funkciji.
• Nazadnje smo poskušali natisniti vrednost in .

V izhodu so vrednosti matrike prikazane v sosednji sploščeni matriki.