Ravel Python Numpy

Como Numpy es una biblioteca estándar de Python que funciona con operaciones matemáticas de alto nivel como matrices y matrices con cálculos eficientes. Tiene una función incorporada para manipular matrices. Este artículo tendrá una profunda discusión sobre una de las funciones numpy apoyadas que se llaman Numpy.función ravel ().

Devuelve una matriz de aplanas contiguas, lo que significa que cambia una matriz bidimensional o una matriz multidimensional en una matriz de una sola dimensión del mismo tipo que la de la matriz de entrada. Tengamos una implementación de ejemplo de esta función ravel () cómo aplana las matrices de diferentes maneras.

Todos los ejemplos se ejecutan en el terminal Spyder. Tenga en cuenta que tenemos que importar el módulo Numpy para acceder a esta función Ravel ().

Sintaxis de Numpy.enmarañar()

La sintaxis utilizada en Numpy.La función ravel () es así:

# Numpy.Ravel (Z, Order = "C")

Parámetro aprobado de Numpy.enmarañar()

Principalmente, se pasan dos parámetros en esta función: 'z' y 'orden'. La 'Z' es una matriz de entrada que cambia en una matriz de aplanas contiguas o en una matriz unidimensional. Los elementos de la matriz están en el orden especificado por el parámetro 'Orden' y se empacan en una matriz unidimensional.

Este orden es un parámetro opcional que toma tres argumentos: C, F y K. Si establecemos un pedido como C, la matriz se aplana en la fila-mayor, y de manera predeterminada, se toma el parámetro "C". Si establecemos "F", la matriz obtiene una matriz aplanada en la columna mayor. Por otro lado, se establece en el orden "k" que aplana la matriz en el mismo orden que los elementos ocurren en la memoria.

Ejemplo 1:

En este ejemplo, tenemos una matriz bidimensional como una matriz de entrada que tiene diferentes valores con una variable asignada con el nombre 'ARR_1'. Entonces llamaremos al arr_1.Función ravel () para aplanar una matriz en otra variable 'arr_2'.

Podemos tener valores de matriz de entrada y aplanar los valores de la matriz en la pantalla de la consola a través de declaraciones de impresión.

importar numpy como np
arr_1 = np.Array ([[0, -8, 3], [15, 2, 1]])
arr_2 = arr_1.enmarañar()
imprimir ("Mostrar matriz de entrada: \ n", arr_1)
imprimir ("Mostrar matriz de salida: \ n", arr_2)

Finalmente, tenemos la salida de matriz 2-D convertida en la matriz 1-D a continuación.

Ejemplo 2:

Aquí en el ejemplo, mostraremos que la función Ravel () es igual a la función de reashape (). En primer lugar, creamos una matriz 2D a partir de la función de matriz NP.array () luego asignado my_arr.ravel () a una variable 'output_arr' que lleva la matriz de aplanación; Después de eso, imprimimos las matrices de entrada y la matriz de salida.

Por fin aplicamos my_arr.remodelar (-1) en una variable reashape_arr. Hemos imprimido la matriz de funciones de reinversión y ravel ().

importar numpy como np
my_arr = np.Array ([[99, 15, 56], [7, 63, -54]])
output_arr = my_arr.enmarañar()
imprimir ("Mostrar matriz de entrada: \ n", my_arr)
imprimir ("Mostrar matriz de entrada: \ n", output_arr)
reinshape_arr = my_arr.remodelar (-1)
Imprimir ("Mostrar matriz de reajuste: \ n", my_arr)

Como hemos remodelado la matriz y aplanado la matriz desde la función Ravel (), la salida se muestra en la captura de pantalla a continuación.

Ejemplo 3:

En este ejemplo en particular, estamos aplicando el Numpy.Función Ravel () con el orden 'F' que establecerá la matriz 2D en una columna-Major 1D Matriz. Tenemos una matriz 2D en una variable 'f_arr' y f_arr.La función ravel () con el orden es igual a 'f' en otra variable representada como f_output que imprimirá la salida como columna-major.

Por fin, tenemos una declaración impresa de F_ARR como matriz de entrada y matriz F_Output como matriz de salida.

importar numpy como np
F_arr = np.Array ([[11, 32, 23], [-4, 58, 88]])
F_output = f_arr.Ravel ('f')
Imprimir ("Mostrar matriz de entrada: \ n", F_arr)
imprimir ("Mostrar matriz de salida: \ n", F_Output)

La salida del código anterior en la matriz de columna-mayor se muestra a continuación.

Ejemplo 4:

Este ejemplo usa 'C' como un parámetro de orden que convertirá la matriz 2D en una matriz 1D que es fila. Hemos creado una matriz 2D que lleva una matriz diferentes valores en él representados como variable 'x_array'.

Después de esto tenemos el x_array.Función Ravel () Tomando el parámetro de orden como 'C' que nos dará una matriz 1D como Row-Major.

importar numpy como np
x_array = np.Array ([[0, 4, 8], [1, 5, 9]])
y_array = x_array.Ravel ('C')
imprimir ("Esta es una matriz de entrada: \ n", x_array)
imprimir ("Esta es una matriz de salida: \ n", y_array)

Como parámetro de orden establecido en 'C' que nos da una matriz de salida en una matriz aplanada.

Ejemplo 5:

En este ejemplo, tome el parámetro de orden y estén como 'K' para saber cómo funciona este parámetro de pedido. Para esto, tenemos que tomar una matriz 2D y almacenar el valor de la matriz en una variable 'k_array' desde una función de matriz.

Luego llamando a un k_arr.función de ravel () y pasar un pedido establecido como 'k' como un argumento que devolverá una fila de una sola línea de una matriz 2D. Podemos ver la matriz de entrada y el resultado de una matriz con el pedido establecido como 'K' a través de una declaración de impresión. Hemos impreso las matrices.

importar numpy como np
k_array = np.Array ([[4, 14, 44], [5, 15, 55]])
k_output = k_array.Ravel ('K')
Imprimir ("Aquí está la matriz de entrada: \ n", k_array)
imprimir ("Aquí está la matriz de salida: \ n", k_output)

Por fin, tenemos la matriz de salida como una matriz aplanada. Hemos emitido la captura de pantalla a continuación del código anterior.

Ejemplo 6:

El último ejemplo es usar remodelación con el intercambio de sus hachas. Implementemos este ejemplo esta vez; Hemos establecido el rango de la matriz en un valor 10 de un NP.Llamada de función Arange (). Ayudará en la función de reashape (). Como la función reshape () remodelará el número de dimensiones sin tener un cambio en los datos.

También hemos llamado a la función Swapaxes () que intercambiará el eje de 0 a 1, luego hemos almacenado NP.función ravel () que toma una matriz de entrada y la ordena como 'c' en variable 'p'. Hemos tomado diferentes variables para establecer el orden c, k, f como P, Q y R. Impresión de la variable que dará una salida diferente para diferentes conjuntos de pedidos.

importar numpy como np
my_array = np.Arange (10).remodelar (2,5).swapaxes (0,1)
P = NP.Ravel (my_array, orden = 'c')
Q = NP.Ravel (my_array, orden = 'k')
R = NP.Ravel (my_array, orden = 'f')
print ("Array de salida: \ n", my_array)
imprimir ("matriz de salida del orden c: \ n", p)
imprimir ("matriz de salida de k-orden: \ n", q)
print ("matriz de salida de f_order: \ n", r)

Tenemos una salida diferente a continuación en la pantalla.

Conclusión

Tenemos una discusión profunda sobre todos los parámetros de orden de la función Ravel (). Hemos visto cómo esta función devuelve una matriz aplanada de la matriz bidimensional con un ejemplo diferente. Con suerte, estas ilustraciones lo ayudarán a comprender el concepto más perfectamente.