Numpy ndarray.flatten(‘F’)是否有逆函数

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简介

在numpy中，ndarray是一个N-dimensional数组对象。当对ndarray进行操作时，flatten()函数可以将其变成一个1-dimensional的数组。而且，如果你有多维数组中的子数组，flatten函数还可以将其展开，这样就得到了一个连续的1-dimensional数组。

不过，有时候我们会使用flatten(‘F’)函数，它的作用是将数组在列方向（列优先，即Fortran型）展开。那么问题来了：是否有一个逆函数来还原这个展开后的数组呢？

数组展开和反展开操作

首先，我们来看一下数组展开操作和反展开操作的具体实现。

数组展开操作

我们可以使用numpy中的flatten()函数，它可以将一个数组展开成一个1-dimensional的数组。例如，对于以下二维数组：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

调用a.flatten()会得到如下展开后的1-dimensional数组：

array([1, 2, 3, 4])

而如果使用flatten(‘F’)函数，它可以按照列优先的方式展开数组。例如：

a.flatten('F')
array([1, 3, 2, 4])

这里的展开顺序为1，3，2，4，这代表a的列顺序。

数组反展开操作

那么是否有一种逆函数可以将展开后的数组还原回原来的数组呢？很可惜，numpy中没有提供这样的函数。不过我们可以通过另一种方法来实现。

我们先来看一下数组展开的原理。当调用a.flatten()函数的时候，它将原数组变成了一个1-dimensional的数组。这个过程其实就是将原数组中的元素逐一拷贝到新的数组中。而当调用a.flatten(‘F’)的时候，它按照列顺序将原数组中的元素逐一拷贝到新的数组中。

我们可以通过对展开后的数组进行一些处理，将其变成一个与原数组形状一样的数组。例如，在上面那个二维数组a中，我们使用a.flatten(‘F’)函数展开得到的一维数组为[1,3,2,4]，它的长度为4。我们可以将其变成一个2×2的二维数组，例如：

b = np.array([1, 3, 2, 4]).reshape(2, 2)

这个结果就是我们要找的还原后的数组。我们可以发现，reshape(2,2)的参数就是原数组的形状。

示例

我们通过一个具体的示例来说明数组展开和反展开操作。

首先，我们创建一个3×4的二维数组：

a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

将其展开为1-dimensional数组：

a_flat = a.flatten()
print(a_flat)

输出结果为：

array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12])

接下来，我们将其按照列顺序展开：

a_flat_col = a.flatten('F')
print(a_flat_col)

输出结果为：

array([ 1,  5,  9,  2,  6, 10,  3,  7, 11,  4,  8, 12])

我们可以看到，按照列顺序展开后的数组是不同的。接下来，我们将这个一维数组变成一个与原数组形状一样的二维数组：

b = a_flat_col.reshape(a.shape, order='F')
print(b)

输出结果为：

array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12]])

我们可以发现，这个结果与原数组a是相同的。这也说明，我们可以通过将展开后的数组变形为原来的形状来反展开数组。

总结

虽然在numpy中并没有提供一个逆函数来反展开一个数组，但是我们可以使用reshape()函数将展开后的数组重新变成一个与原始数组形状一样的数组。这样也可以实现我们需要的操作。

numpy中的flatten()和flatten(‘F’)函数可以方便地对数组进行展开操作。展开后的数组可以方便地用于计算或存储。在实际应用中，我们可能会需要对展开后的数组进行一些操作，例如索引、切片等。而通过将展开后的数组还原为原数组的形状，我们可以方便地访问和操作原数组中的元素。