HTML Diff
0 added 0 removed
Original 2026-01-01
Modified 2026-02-26
1 <p>Для разворачивания массива NumPy можно воспользоваться методом flatten() или функцией reshape().</p>
1 <p>Для разворачивания массива NumPy можно воспользоваться методом flatten() или функцией reshape().</p>
2 <p>Метод flatten() возвращает одномерный массив, содержащий все элементы исходного массива. Пример использования:</p>
2 <p>Метод flatten() возвращает одномерный массив, содержащий все элементы исходного массива. Пример использования:</p>
3 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) flattened_arr = arr.flatten() print(flattened_arr)<p>Результат:</p>
3 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) flattened_arr = arr.flatten() print(flattened_arr)<p>Результат:</p>
4 <p>[1 2 3 4 5 6]</p>
4 <p>[1 2 3 4 5 6]</p>
5 <p>Функция reshape() позволяет изменить форму массива без изменения его данных. Пример использования:</p>
5 <p>Функция reshape() позволяет изменить форму массива без изменения его данных. Пример использования:</p>
6 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) reshaped_arr = arr.reshape(-1) print(reshaped_arr)<p>Результат:</p>
6 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) reshaped_arr = arr.reshape(-1) print(reshaped_arr)<p>Результат:</p>
7 <p>[1 2 3 4 5 6]</p>
7 <p>[1 2 3 4 5 6]</p>
8 <p>Оба способа можно использовать для разворачивания многомерных массивов NumPy в одномерный вид</p>
8 <p>Оба способа можно использовать для разворачивания многомерных массивов NumPy в одномерный вид</p>