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创建一个连续的扁平化的NumPy数组

  • Post category:Python

想要创建一个连续的扁平化的NumPy数组，可以按照以下步骤进行：

1. 导入NumPy库

首先需要导入NumPy库，以便后续创建和操作数组。

import numpy as np

2. 创建一个Python列表

接下来需要创建一个Python列表，用于存储需要转换成NumPy数组的数据。

my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

3. 将列表转换为NumPy数组

使用numpy.array()方法，将Python列表转换为NumPy数组。此处，需要将列表作为参数传入，同时需要指定NumPy数组的数据类型，这里我们选择整数类型int。

my_array = np.array(my_list, dtype=np.int)

4. 扁平化NumPy数组

使用numpy.ravel()函数，将NumPy数组扁平化，即将多维数组转换为一维数组。此处不需要传入参数即可。

my_flat_array = np.ravel(my_array)

至此，我们已经创建出了一个连续的扁平化的NumPy数组！

下面附上两个完整的示例代码，以供参考。

示例一：使用numpy.arange()函数创建一个连续的NumPy数组

import numpy as np

# 使用numpy.arange()函数创建一个连续的NumPy数组
my_array = np.arange(1, 7, 1, dtype=np.int)

# 扁平化NumPy数组
my_flat_array = np.ravel(my_array)

# 输出结果
print(my_flat_array)

输出结果如下：

[1 2 3 4 5 6]

示例二：使用numpy.reshape()函数将二维数组扁平化

import numpy as np

# 创建一个二维Python列表
my_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

# 转换为NumPy数组
my_array = np.array(my_list, dtype=np.int)

# 使用numpy.reshape()函数将二维数组扁平化
my_flat_array = np.reshape(my_array, (1, 6))

# 输出结果
print(my_flat_array)

输出结果如下：

[[1 2 3 4 5 6]]

以上就是创建一个连续的扁平化的NumPy数组的完整攻略，希望对你有帮助！

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