🧑 博主简介：阿里巴巴嵌入式技术专家，深耕嵌入式+人工智能领域，具备多年的嵌入式硬件产品研发管理经验。

📒 博客介绍：分享嵌入式开发领域的相关知识、经验、思考和感悟，欢迎关注。提供嵌入式方向的学习指导、简历面试辅导、技术架构设计优化、开发外包等服务，有需要可加文末联系方式联系。

💬 博主粉丝群介绍：① 群内高中生、本科生、研究生、博士生遍布，可互相学习，交流困惑。② 热榜top10的常客也在群里，也有数不清的万粉大佬，可以交流写作技巧，上榜经验，涨粉秘籍。③ 群内也有职场精英，大厂大佬，可交流技术、面试、找工作的经验。④ 进群免费赠送写作秘籍一份，助你由写作小白晋升为创作大佬。⑤ 进群赠送CSDN评论防封脚本，送真活跃粉丝，助你提升文章热度。有兴趣的加文末联系方式，备注自己的CSDN昵称，拉你进群，互相学习共同进步。

1. NumPy库概述

NumPy，全称 Numerical Python，是Python语言中用于科学计算的核心库之一，以其高效的多维数组对象和丰富的数学函数闻名。NumPy数组，即ndarray，相比Python原生的列表，在处理大规模数值数据时表现得更为高效和灵活，是数据分析、机器学习、图像处理等领域的基石。此外，NumPy提供了大量的数学函数，便于对这些数组进行各种操作，包括但不限于统计分析、线性代数运算、傅里叶变换等。

2. NumPy的flatten函数

numpy.flatten()函数是一个非常实用的工具，用于将多维数组“展平”成一维数组，即将一个多维结构转换为一个连续的一维序列。这个功能在数据预处理、算法实现和数组形状转换等方面非常有用。

2.1 flatten函数API介绍

函数签名

numpy.ndarray.flatten(order='C')

• 参数说明:
  • order：字符串，表示展平的顺序。默认为’C’，意味着以行优先（C风格）顺序展平数组。如果设置为’F’，则按列优先（Fortran风格）顺序展平数组。

返回值

返回一个一维数组，包含了原数组的所有元素，按照指定的顺序排列。

2.2 示例代码与应用

基础使用

import numpy as np

# 创建一个2D数组
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用flatten函数展平
flat_arr = arr_2d.flatten()
print("Flattened array:", flat_arr)

指定展平顺序

# 使用F（Fortran风格）顺序展平
flat_arr_f_order = arr_2d.flatten(order='F')
print("Flattened with 'F' order:", flat_arr_f_order)

实际应用示例：图像数据处理

在处理图像数据时，常常需要将多维像素数组转换为一维数组，以便进行进一步的计算或机器学习模型的输入。

# 假设有一个3x3的RGB图像（简化示例）
image_data = np.array([[[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]],
                      [[128, 128, 128], [192, 192, 192], [255, 255, 255]],
                      [[64, 64, 64], [128, 128, 128], [192, 192, 192]]])

# 展平图像数据
flattened_image = image_data.flatten()
print("Flattened image data:", flattened_image)

3. flatten与其他数组操作函数的对比

flatten()与ravel()函数在功能上非常相似，两者都用于展平数组，但有细微差别：

• flatten() 总是返回一个新的数组副本，即使原始数组已经是平坦的。
• ravel() 则尽可能返回一个视图（view）而不是拷贝，这意味着如果可能，它会直接修改原数组而不创建新的数组对象，从而节省内存。

示例：使用ravel()

raveled_arr = arr_2d.ravel()
print("Raveled array (may be a view):", raveled_arr)

4. 总结

numpy.flatten()函数是NumPy库中用于展平多维数组的便捷工具，它能够将多维数据转换为一维数组，便于后续的数据处理或分析。通过灵活选择展平的顺序，用户可以控制数据在展平过程中的排列方式。虽然与ravel()功能相近，但flatten()总是产生一个新的数组副本，这在某些场景下可能是必要的。掌握flatten()的使用，对于深入理解和应用NumPy进行高效的数据操作至关重要，特别是在涉及数据预处理、机器学习和科学计算的项目中。