numpy.matrix.ravel

matrix.ravel(order='C')[source]

返回一个扁平矩阵。

有关更多文档，请参阅numpy.ravel。

参数：	订单：{'C'，'F'，'A'，'K'}，可选使用此索引顺序读取m的元素。'C'意味着以C样顺序索引元素，最后一个轴索引变化最快，回到第一个轴索引变化最慢。'F'意味着以类似Fortran的索引顺序索引元素，第一个索引变化最快，最后一个索引变化最慢。请注意，'C'和'F'选项不考虑底层数组的内存布局，只涉及轴索引的顺序。'A'意味着在内存中m是Fortran 连续时，以类似Fortran的顺序读取元素，否则类似C的顺序。'K'意味着按照它们在存储器中出现的顺序读取元素，除非当步幅为负时反转数据。默认情况下，将使用“C”索引顺序。
返回：	ret：matrix 返回扁平化为形状（1，N）的矩阵，其中N是原始矩阵中元素的数量。只有在必要时才进行复印。

参数：

订单：{'C'，'F'，'A'，'K'}，可选

使用此索引顺序读取m的元素。'C'意味着以C样顺序索引元素，最后一个轴索引变化最快，回到第一个轴索引变化最慢。'F'意味着以类似Fortran的索引顺序索引元素，第一个索引变化最快，最后一个索引变化最慢。请注意，'C'和'F'选项不考虑底层数组的内存布局，只涉及轴索引的顺序。'A'意味着在内存中m是Fortran 连续时，以类似Fortran的顺序读取元素，否则类似C的顺序。'K'意味着按照它们在存储器中出现的顺序读取元素，除非当步幅为负时反转数据。默认情况下，将使用“C”索引顺序。

ret：matrix

返回扁平化为形状（1，N）的矩阵，其中N是原始矩阵中元素的数量。只有在必要时才进行复印。

也可以看看

matrix.flatten: 返回一个类似的输出矩阵，但总是一个副本
matrix.flat: 数组上的平面迭代器。
numpy.ravel: 相关函数返回一个ndarray