使用NumPy在Python中扁平化一个矩阵

NumPy 是 Python 中非常流行的数值计算库，提供了丰富的函数和工具，支持高效的数据处理，尤其是对于数组和矩阵的运算。

扁平化矩阵是将一个多维矩阵转换为一维矩阵。在 NumPy 中可以通过 ravel() 和 flatten() 函数实现矩阵扁平化。

ravel() 函数

ravel() 函数返回一个一维数组，这个数组是原矩阵的拷贝。原矩阵不发生变化。

示例1：扁平化一个二维矩阵

import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
flat_matrix = np.ravel(matrix)
print(flat_matrix)

输出：

[1 2 3 4]

示例2：扁平化一个三维矩阵

import numpy as np
matrix = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
flat_matrix = np.ravel(matrix)
print(flat_matrix)

输出：

[1 2 3 4 5 6 7 8]

flatten() 函数

flatten() 函数同样返回一个一维数组，这个数组是原矩阵的拷贝。与 ravel() 不同的是，如果指定了参数，flatten() 函数会返回指定形状的数组，常常用于将多维矩阵降为一维矩阵。

示例3：将一个二维矩阵展开为一维矩阵

import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
flat_matrix = np.ndarray.flatten(matrix)
print(flat_matrix)

输出：

[1 2 3 4]

示例4：将一个三维矩阵展开为一维数组（按列展开）

import numpy as np
matrix = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
flat_matrix = np.ndarray.flatten(matrix, order='F')
print(flat_matrix)

输出：

[1 5 3 7 2 6 4 8]

在示例4中，order='F' 表示按列展开。默认情况下，flatten() 函数按行展开。