Konvertieren von Matrix in Array in NumPy

1. Verwenden Sie die Funktion numpy.flatten(), um eine Matrix in ein Array in NumPy zu konvertieren
2. Verwenden der Funktion numpy.ravel() zum Konvertieren einer Matrix in ein Array in NumPy
3. Verwenden der Funktion numpy.reshape() zum Umwandeln einer Matrix in ein Array in NumPy

NumPy verfügt über viele Funktionen und Klassen, mit denen verschiedene Operationen an Matrizen ausgeführt werden können.

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie eine Matrix in NumPy in ein Array konvertieren.

Verwenden Sie die Funktion numpy.flatten(), um eine Matrix in ein Array in NumPy zu konvertieren

Das flatten() nimmt ein N-dimensionales Array und konvertiert es in ein eindimensionales Array.

Es funktioniert nur mit ndarray-Objekten.

Es kann eine Matrix wie unten gezeigt in ein Array konvertieren.

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr.flatten())

Ausgabe:

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

Beachten Sie, dass wir, wenn wir mit einem Objekt vom Typ Matrix arbeiten, die Funktion asarray() verwenden müssen, um es in ein Array zu konvertieren, und dann die Funktion flatten() verwenden müssen. Dies kann für alle Methoden durchgeführt werden.

Beispielsweise,

import numpy as np

arr = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
arr_d = (np.asarray(arr)).flatten()
print(arr_d)

Ausgabe:

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

Verwenden der Funktion numpy.ravel() zum Konvertieren einer Matrix in ein Array in NumPy

Die Funktion ravel() funktioniert mit einigen bemerkenswerten Unterschieden genau wie die Funktion flatten(). Beide werden verwendet, um N-dimensionale Arrays in eindimensionale Arrays umzuwandeln.

Die Funktion ravel() ist jedoch eine Bibliotheksfunktion und kann auch für Objekte wie eine Liste von Arrays verwendet werden. Das flatten() gibt eine Kopie des Originals zurück, während ravel() immer eine Ansicht des Originals zurückgibt, wann immer dies möglich ist.

Im folgenden Code verwenden wir diese Funktion, um eine Matrix zu konvertieren.

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr.ravel())

Ausgabe:

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

Verwenden der Funktion numpy.reshape() zum Umwandeln einer Matrix in ein Array in NumPy

Das reshape() hat die Gesamtform des Arrays geändert, ohne dessen Inhalt zu ändern. Wenn wir die neue Form einer Matrix als -1 zuweisen, erhalten wir ein eindimensionales Array.

Beispielsweise,

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr.reshape(-1))

Ausgabe:

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]