Numpy中flat、flatiter和flatten()的使用

在本文中，我们将介绍Numpy中的三个较为相似的函数：.flat、.flatiter和.flatten()，并讨论它们的使用场景和区别。

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.flat

.flat方法返回一个numpy数组的一维迭代器，可以用于迭代数组中的任意元素。它适用于在一个包含任意维度的数组中遍历所有元素，不需要考虑数组的形状。以下是一个示例：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

for item in arr.flat:
    print(item)

输出结果：

1
2
3
4
5
6

.flat方法返回的是一个迭代器，因此可以使用next()函数来获取其中的下一个元素，例如：

it = arr.flat
print(next(it))  # output: 1
print(next(it))  # output: 2

需要注意的是，.flat方法返回的是一个迭代器，而非一个数组。如果需要得到一个一维的numpy数组，应该使用.ravel()或.flatten()方法。

.flatiter

.flatiter与.flat类似，都是返回一个一维迭代器。但是.flatiter返回的是一个.flat的视图，而非一个独立的迭代器对象。因此，当原数组变化时，.flatiter迭代出的结果也会发生变化。以下是一个示例：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
it = arr.flat
it[2] = 100
print(arr)        # [[  1   2 100]
                  #  [  4   5   6]]

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
it = arr.flatiter()
it[2] = 100
print(arr)        # [[  1   2 100]
                  #  [  4   5   6]]

这个例子展示了当使用.flat方法时，修改迭代器中的值并不会影响原数组；而当使用.flatiter时，修改迭代器中的值会同时修改原数组。

.flatten()

.flatten()方法返回一个展开后的一维数组。这个方法会将多维的数组展开成一个一维数组，但并不会返回一个迭代器。以下是一个示例：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr_flatten = arr.flatten()
print(arr_flatten)  # [1 2 3 4 5 6]

需要注意的是，.flatten()返回的是一个新的一维数组，而非原数组的视图。因此，当修改返回结果时，不会对原数组产生影响。

适用场景

.flat和.flatiter适用于需要对数组中的元素进行遍历的场景。当需要遍历多个数组的时候，.flat和.flatiter可以帮助我们避免嵌套循环的使用，使得代码更加简洁。

.flatten()适用于将多维数组展开成一维数组的场景。例如，当需要对多幅图像进行特征提取并存放到一个数组中时，.flatten()可以将多维的图像数组展开成一个一维的特征向量。

总结

.flat和.flatiter返回的都是一维的迭代器，适用于遍历多维数组的场景。.flatiter返回的是一个与原数组相关联的迭代器，可以更新原数组。.flatten()返回的是一个一维数组，适用于将多维数组展开成一维数组的场景。我们应该根据具体的需求选择合适的方法来操作数组，从而达到最好的性能和效果。