探検しましょう。
関数構文
この関数の基本構文は次のとおりです。
ndarray。平らにする（（注文=「C」）。
関数パラメーター
この関数は1つのパラメーターのみを取ります。 orderパラメーターは、配列がフラット化される順序を定義するために使用されます。
orderパラメーターは次の値を取ります。
- ‘C’ –行優先の順序で配列をフラット化するように関数に指示します。
- ‘F’ –列優先の順序で配列をフラット化します。
- ‘A’ –配列がFortranに隣接している場合は行順で、そうでない場合は列順で配列をフラット化します。
- ‘K’ –要素の順序（メモリ内）で配列をフラット化します。
デフォルトでは、関数は入力配列を行優先順にソートします。
戻り値
この関数は、入力配列のコピーを返しますが、1Dにフラット化されます。
例
関数がどのように機能するかを説明するために、以下に示す例を検討してください。
＃numpyをインポートする
輸入 numpy なので np
arr = np。配列（（[[12,32,6]、 [3,45,23]]）。
平らにされた = arr。平らにする（（）。
印刷（（f「オリジナル：{arr}」）。
印刷（（f「フラット化：{フラット化}」）。
上記のコードは、以下の出力に示すように、2D配列を取得し、それを1D配列にフラット化します。
オリジナル： [[12 32 6]
[ 3 45 23]]
平らにされた： [12 32 6 3 45 23]
例2
同じ操作を多次元配列に適用することもできます。 コードは次のとおりです。
arr_3d = np。配列（（[[1,2,3]、 [0,4,5,]、 [9,4,6]]）。
平らな = arr_3d。平らにする（（）。
印刷（（f「オリジナル：{arr_3d}」）。
印刷（（f「フラット化：{フラット}」）。
これは戻るはずです：
オリジナル： [[1 2 3]
[0 4 5]
[9 4 6]]
平らにされた： [1 2 3 0 4 5 9 4 6]
例3
orderパラメーターを「F」に変更するとどうなるか見てみましょう。 以下に示すコードについて考えてみます。
arr = np。配列（（[[12,32,6]、 [3,45,23]]）。
平らにされた = arr。平らにする（（注文=「F」）。
印刷（（f「オリジナル：{arr}」）。
印刷（（f「フラット化：{フラット化}」）。
この例は、列優先順序で配列を順序付けるように関数に指示します。 結果の配列は次のようになります。
オリジナル： [[12 32 6]
[ 3 45 23]]
平らにされた： [12 3 32 45 6 23]
例4
‘A’パラメータを介して順序付けすると、次のような配列が返されます。
arr = np。配列（（[[12,32,6]、 [3,45,23]]）。
平らにされた = arr。平らにする（（「A」）。
印刷（（f「オリジナル：{arr}」）。
印刷（（f「フラット化：{フラット化}」）。
順序「A」は、配列タイプに基づいてソートを選択する「スマート」オプションとして機能します。 この関数は、上記の例の行優先の順序で配列をフラット化します。
オリジナル： [[12 32 6]
[ 3 45 23]]
平らにされた： [12 32 6 3 45 23]
例5
‘K’パラメータは、次のような配列を返します。
arr = np。配列（（[[12,32,6]、 [3,45,23]]）。
平らにされた = arr。平らにする（（「K」）。
印刷（（f「オリジナル：{arr}」）。
印刷（（f「フラット化：{フラット化}」）。
出力：
オリジナル： [[12 32 6]
[ 3 45 23]]
平らにされた： [12 32 6 3 45 23]
結論
この記事では、入力配列を1次元にフラット化するためのNumPyのフラット化関数について説明しました。 例を使用して、さまざまな順序パラメーターの下で関数がどのように動作するかを示しました。
また会いましょう!!!
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