导读 在Python的数据处理中，`numpy` 是一个强大的库，而 `flatten()` 函数则是其中非常实用的一个工具。简单来说，`flatten()` 的作用是将...
在Python的数据处理中，`numpy` 是一个强大的库，而 `flatten()` 函数则是其中非常实用的一个工具。简单来说，`flatten()` 的作用是将一个多维数组（如二维或三维数组）转换为一维数组。这个功能特别适合需要对数据进行扁平化处理时使用，比如在机器学习任务中，我们需要将多维特征向量转为一维输入。
例如，假设我们有一个 2×3 的矩阵：
```python
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
```
运行 `matrix.flatten()` 后，结果将是 `[1, 2, 3, 4, 5, 6]`。这种方法不仅简洁，还能提升代码的可读性！
此外，`flatten()` 还支持参数 `order`，用于指定元素的遍历顺序。默认值为 `'C'`，表示按行优先；如果设置为 `'F'`，则按列优先。比如：
```python
print(matrix.flatten(order='F'))
输出：[1, 4, 2, 5, 3, 6]
```
总之，`flatten()` 是简化多维数组操作的利器，无论是数据分析还是算法实现，都能让你的操作更加高效！🌟