Python中flatten（）函数及函数⽤法详解flatten()函数⽤法
flatten是numpy.ndarray.flatten的⼀个函数，即返回⼀个⼀维数组。
flatten只能适⽤于numpy对象，即array或者mat，普通的list列表不适⽤！。
a.flatten()：a是个数组，a.flatten()就是把a降到⼀维，默认是按⾏的⽅向降。
a.flatten().A：a是个矩阵，降维后还是个矩阵，矩阵.A（等效于矩阵.getA()）变成了数组。具体看下⾯的例⼦：
1、⽤于array（数组）对象
1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13>>> from numpy import*
>>> a=array([[1,2],[3,4],[5,6]]) >>> a
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
>>> a.flatten() #默认按⾏的⽅向降维array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> a.flatten('F') #按列降维
array([1, 3, 5, 2, 4, 6])
>>> a.flatten('A') #按⾏降维
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>>
2、⽤于mat（矩阵）对象1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20>>> a=mat([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a
matrix([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> a.flatten()
matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) >>> a=mat([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a
matrix([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> a.flatten()
matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) >>> y=a.flatten().A >>> shape(y)
(1L, 6L)
>>> shape(y[0])
(6L,)
>>> a.flatten().A[0]
array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>>
从中可以看出matrix.A的⽤法和矩阵发⽣的变化。
3、但是该⽅法不能⽤于list对象，想要list达到同样的效果可以使⽤列表表达式：
1 2 3 4 5>>> a=array([[1,2],[3,4],[5,6]]) >>> [y for x in a for y in x] [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>
！
下⾯看下Python中flatten⽤法⼀、⽤在数组
1 2 3 4>>> a =[[1,3],[2,4],[3,5]] >>> a =array(a) >>> a.flatten()
array([1, 3, 2, 4, 3, 5])
⼆、⽤在列表
如果直接⽤flatten 函数会出错
1234567>>> a = [[1,3],[2,4],[3,5]]>>> a.flatten() Traceback (most recent call last):
File  "<pyshell#10>", line 1, in  <module>
a.flatten()
AttributeError: 'list' object  has no attribute 'flatten'
正确的⽤法
1234>>> a = [[1,3],[2,4],[3,5],["abc","def"]]>>> a1 = [y for  x in  a for  y in  x]>>> a1
[1, 3, 2, 4, 3, 5, 'abc', 'def']
或者（不理解）
1234>>> a = [[1,3],[2,4],[3,5],["abc","def"]]>>> flatten = lambda  x: [y for  l in  x for  y in  flatten(l)] if  type(x) is  list  else  [x]>>> flatten(a)
[1, 3, 2, 4, 3, 5, 'abc', 'def']
三、⽤在矩阵
1
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>>> a = [[1,3],[2,4],[3,5]]
>>> a = mat(a)
>>> y = a.flatten()
>>> y
matrix([[1, 3, 2, 4, 3, 5]])
>>> y = a.flatten().A >>> y array([[1, 3, 2, 4, 3, 5]])>>> shape(y)
(1, 6)
>>> shape(y[0])
(6,)>>> y = a.flatten().A[0]>>> y array([1, 3, 2, 4, 3, 5])
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array工艺详解
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